GMM，HMM,DNN

GMM是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）的缩写，是一种基于概率密度函数的聚类方法。它将数据看作是由多个高斯分布混合而成的，每个高斯分布对应一个聚类中心。GMM在语音识别中常用于对音素进行建模。

HMM是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）的缩写，是一种用于建模时序数据的统计模型。它假设系统的状态是不可见的，但是可以通过观察到的输出来推断系统的状态。在语音识别中，HMM被用于对音素序列进行建模。

DNN是深度神经网络（Deep Neural Network）的缩写，是一种基于神经网络的机器学习模型。它可以用于分类、回归、聚类等任务。在语音识别中，DNN被用于对音素序列进行建模，取代了传统的GMM-HMM模型，提高了识别准确率。