语音识别中HMM决策树聚类的基本原理

引用\[1\]:在语音识别中，HMM决策树聚类是一种常用的方法。其中，声学模型通过音素模型来拼接预定义字典中的单词。音素模型的参数是通过语音和带有标签的数据训练得到的。而语言模型则是一个N-gram模型，通过在合适的语料库中计数N元组来估计N元参数。\[2\]HMM决策树聚类的基本原理是将音素根据其在训练数据中的共现关系进行聚类，形成一个决策树结构。这样，当给定一个音频输入时，系统可以根据决策树的分支来选择最可能的音素序列。通过搜索所有可能的单词并修剪低概率的可能性，解码器可以输出最可能的序列。\[2\]这种方法可以提高语音识别的准确性和效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于HMM的语音识别（一）](https://blog.csdn.net/qq_23660243/article/details/80821617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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