2.4 传统声学模型 (GMM-HMM)

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2.4 传统声学模型 (GMM-HMM) 2.4 传统声学模型 (GMM-HMM) 在深度学习兴起之前，高斯混合模型-隐马尔可夫模型 (Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model, GMM-HMM) 架构是语音识别领域占据主导地位的声学模型。它成功地将语音信号的时序特性与声学特征的统计分布相结合，为当时的语音识别系统奠定了坚实的基础。GMM-HMM 模型的核心在于利用 HMM 建模语音随时间变化的动态过程，并利用 GMM 建模在 HMM 的每个状态下观测到的声学特征的概率分布。 2.4.1 隐马尔可夫模型 (HMM) HMM 是一种用于建模具有时序依赖性的随机过程的统计模型。