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2022年9月20日

自然语言第四课(HMM)

摘要: Hidden Markov Model(HMM) X是输入语音序列,Y是输出文字,我们的目标是穷举所有可能的Y,找到一个P(Y|X)最大化。这个过程叫作解码。 根据贝叶斯定律,我们可以把它变成P(X|Y)P(Y)/P(X)。 由于P(X)与我们的解码任务是无关的,因为不会随着Y变化而变化,所以我们只 阅读全文

posted @ 2022-09-20 09:29 陈willing 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)

 
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