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广义变量参数HMM的深度神经网络瓶颈特征
最近，深度神经网络（DNN）在自动语音识别（ASR）系统中的声学建模中变得越来越流行。 由于它们产生的瓶颈特征具有固有的区别性，并且包含影响表面声学实现的丰富隐藏因素，因此标准方法是在串联框架中通过瓶颈特征来增强常规声学特征。 在本文中，研究了结合瓶颈特征的替代方法。 使用广义可变参数HMM（GVP-HMM）对声学特征与DNN瓶颈特征之间的复杂关系进行建模。 自动学习最佳的GVP-HMM结构配置和模型参数。 与Aurora 2上的基线多样式HMM和串联HMM系统相比，相对错误率分别降低了48％和8％。
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hmm-notes
... good/probable of a match is this sequence (to a HMM)? [Matching, or Likelihood]
(See fair_bet_casion.rb)
For a ... of ^^^ follows)
There are three canonical problems associated with HMM:
Given the parameters of the model, compute the ...
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HMM-POS
... called train.pos/test.pos)
open scoring/score.html
To run HMM system:
java HMM
java Scorer
(note: data must be placed in the ... html file is the score file for that particular configuration of
the HMM system. Refer to the report for a description of each.
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