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探索新隐马尔可夫模型:强马氏性与强极限定理的理论剖析与应用拓展
一、引言
1.1研究背景与意义
隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)作为一种强大的统计模型,自被提出以来,在众多领域得到了广泛且深入的应用。在语音识别领域,HMM能够将语音信号这一可观测的时变序列,合理地视为由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流,从而有效模仿这一过程,精确描述语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,成为语音识别的关键技术之一,显著提升了语音识别的准确率,如在智能语音助手等应用中发挥着重要作用。在自然语言处理中,HMM常用于词性标注、命名实体识别等任务,通
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