Juang，B.H。；拉宾纳，L.R。 语音识别的隐马尔可夫模型。 （英语） 兹比尔0762.62036 技术计量学 33，第3期，251-272（1991）. 摘要：隐马尔可夫模型在语音识别中的应用在过去几年中占据主导地位，主要演讲会议上发表的论文和演讲数量就是证明。这种方法如此流行的原因是固有的统计（数学上精确的）框架；从有限的语音数据训练集估计模型参数的训练算法的易用性和可用性；由此产生的识别系统的灵活性，可以轻松更改模型的大小、类型或结构，以适应特定的单词、声音等；以及易于实现的整体识别系统。在这篇解释性文章中，我们讨论了统计方法在这项应用于语音识别的强大技术中的作用，并讨论了一系列尚未解决的理论和实践问题，这些问题的重要性及其对不同系统实现性能的影响。 引用于80文件 MSC公司： 62页99 统计学的应用 62M99型 随机过程推断 62N99型 生存分析和审查数据 关键词：Baum-Welch算法；不完整数据问题；最大后验译码；最大似然；隐马尔可夫模型；训练算法；说明性文章；语音识别 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.H.Juang}和\textit{L.R.Rabiner}，《技术计量学》33，第3期，251--272（1991；Zbl 0762.62036） 全文： 内政部