HMM声学模型

HMM声学模型是一种基于统计学习理论的语音识别技术，它利用了语音信号的时序特性和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）的结构特点，将语音信号建模为一个由隐含状态和观测值组成的序列。该模型通过训练数据集学习得到状态转移概率、观测概率和初始状态概率等参数，从而实现对新语音信号的自动识别。HMM声学模型具有较好的鲁棒性和适应性，能够适应不同说话人、不同语速和不同噪声环境下的语音识别任务。目前，HMM声学模型已经成为语音识别领域的重要基础技术之一，被广泛应用于各种实际应用中。