语音识别技术学习：原理一部分
语音识别技术学习：原理部分
前端时间写的文档，参考了多方资料。介绍语音识别技术的基本原理，覆盖几乎所有重要概念，不涉及公式和算法，浅显易懂（有40页）。
过段时间把CMU Sphinx部分传上来（有30页）。
1 概述
1.1 语音识别
1.2 语音识别的分类方法
1.3 语音识别的主要方法
1.4 学习资源
2 HMM与语音识别
2.1 马尔可夫链
2.2 隐马尔可夫模型（HMM）
2.3 离散、连续和半连续的HMM
2.4 HMM实现、训练中的问题
3 语音识别系统
3.1 一般过程
3.2 基于HMM的基本架构
3.3 信号处理、特征分析
3.4 特征提取
3.5 矢量量化
3.6 后续步骤
4 声学、语言学模型
4.1 声学模型
4.2 字典
4.3 语言学模型
5 识别过程
5.1 孤立词语音识别
5.2 连接词语音识别
5.3 大词表连续语音识别
5.4 解码技术
前端时间写的文档，参考了多方资料。介绍语音识别技术的基本原理，覆盖几乎所有重要概念，不涉及公式和算法，浅显易懂（有40页）。
过段时间把CMU Sphinx部分传上来（有30页）。
1 概述
1.1 语音识别
1.2 语音识别的分类方法
1.3 语音识别的主要方法
1.4 学习资源
2 HMM与语音识别
2.1 马尔可夫链
2.2 隐马尔可夫模型（HMM）
2.3 离散、连续和半连续的HMM
2.4 HMM实现、训练中的问题
3 语音识别系统
3.1 一般过程
3.2 基于HMM的基本架构
3.3 信号处理、特征分析
3.4 特征提取
3.5 矢量量化
3.6 后续步骤
4 声学、语言学模型
4.1 声学模型
4.2 字典
4.3 语言学模型
5 识别过程
5.1 孤立词语音识别
5.2 连接词语音识别
5.3 大词表连续语音识别
5.4 解码技术