4.3 联合概率与加权

文档摘要

4.3 联合概率与加权 4.3 联合概率与加权在语音识别（ASR）的基础框架中，我们的核心任务是找到给定声学观测序列 $O$ 下，最有可能的词序列 $W$。数学上，这可以表示为寻找 $W$ 使得后验概率 $P(W|O)$ 最大化： $$ \hat{W} = \arg \maxW P(W|O) $$ 根据贝叶斯定理，我们可以将后验概率分解为似然概率和先验概率的乘积，并除以观测序列的概率： $$ P(W|O) = \frac{P(O|W) P(W)}{P(O)} $$ 在解码过程中，对于给定的观测序列 $O$，分母 $P(O)$ 是一个常数，不影响最大化的结果。