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语音识别
技术及应用;全书目录;;SpeechRecognition;项目目标;;;项目分析;项目分析;项目准备;;3.1传统声学模型;3.1.1隐马尔可夫模型 1．隐马尔可夫模型的结构;3.1.1隐马尔可夫模型 1．隐马尔可夫模型的结构;3.1.1隐马尔可夫模型 1．隐马尔可夫模型的结构;欲确定一个隐马尔可夫模型，通常需要求得3组参数，可用来表示。;;3.1.1隐马尔可夫模型 1．隐马尔可夫模型的结构;3.1.1隐马尔可夫模型 1．隐马尔可夫模型的结构;综上所述，隐马尔可夫模型是一个描述含有隐含状态的随机过程的模型。;3.1.1隐马尔可夫模型 2．隐马尔可夫模型的基本问题;3.1.1隐马尔可夫模型 2．隐马尔可夫模型的基本问题;3.1.1隐马尔可夫模型 2．隐马尔可夫模型的基本问题;3.1.1隐马尔可夫模型 2．隐马尔可夫模型的基本问题;3.1.1隐马尔可夫模型 2．隐马尔可夫模型的基本问题;3.1.1隐马尔可夫模型 2．隐马尔可夫模型的基本问题;3.1.1隐马尔可夫模型 3．隐马尔可夫模型在语音识别中的应用;3.1.1隐马尔可夫模型 3．隐马尔可夫模型在语音识别中的应用;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 1．高斯混合模型;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 1．高斯混合模型;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 1．高斯混合模型;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 1．高斯混合模型;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;隐马尔可夫模型对音素序列建模完成之后，接下来就进入到了模型的训练阶段，即求解3组参数的最优值。
其中，参数可使用隐马尔可夫模型进行描述，而参数直接使用隐马尔可夫模型难以得到，需要借助其他模型进行建模。;由于不同人的发音存在较大差异，具体表现为每个状态对应的语音特征的帧序列也会不同。;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;3.1.2高斯混合模型—隐马尔可夫模型 ;课堂检测;课堂小结;;3.2.1HMMlearn库中的隐马尔可夫模块;3.2.1HMMlearn库中的隐马尔可夫模块;3.2.1HMMlearn库??的隐马尔可夫模块;3.2.1HMMlearn库中的隐马尔可夫模块;3.2.1HMMlearn库中的隐马尔可夫模块;3.2.1HMMlearn库中的隐马尔可夫模块;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;3.2.2隐马尔可夫模块的应用举例;课堂检测;课堂小结;项目实施;项目实训;试使用高斯混合模型—隐马尔可夫模型对训练集数据进行建模，并使用该模型对测试集数据进行语音识别。
（1）启动JupyterNotebook，以Python3工作方式新建JupyterNotebook文档，并重命名为“WordRecitem3.ipynb”。
（2）项目环境设置。导入本项目所需的模块和库，并设置环境变量。
（3）数据准备。
①定义语音文件的标签和路径的映射字典函数search_speeches()。
②使用search_speeches()函数从“data/training”目录中获取训练数据的路径并将其输出。;项目实训;项目实训;项目评价;项目评价;谢谢观看
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