打字太麻烦,怎么用语音转换成文字？( 二 )

语言概率：根据语言统计规律得到的概率
其中。前两种概率从声学模型中获取。最后一种概率从语言模型中获取。语言模型是使用大量的文本训练出来的。可以利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别正确率。语言模型很重要。如果不使用语言模型。当状态网络较大时。识别出的结果基本是一团乱麻。
这样基本上语音识别过程就完成了。
以上的文字只是想让大家容易理解。并不追求严谨。事实上。HMM的内涵绝不是上面所说的“无非是个状态网络” 。如果希望深入了解。下面给出了几篇阅读材料：
1. Rabiner L R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE, 1989, 77(2): 257-286.入门必读。深入浅出地介绍了基于HMM的语音识别的原理。不注重公式的细节推导而是着重阐述公式背后的物理意义。
2. Bilmes J A. A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models. International Computer Science Institute, 1998, 4(510): 126.详细介绍了用E-M算法训练HMM参数的推导过程。首先讲E-M的基本原理。然后讲解如何应用到GMM的训练。最后讲解如何应用到HMM的训练。
3. Young S, Evermann G, Gales M, et al. The HTK book (v3.4). Cambridge University, 2006.HTK Book 。开源工具包HTK的文档。虽然现在HTK已经不是最流行的了。但仍然强烈推荐按照书里的第二章流程做一遍。你可以搭建出一个简单的数字串识别系统。
4. Graves A. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks. Springer Berlin Heidelberg, 2012: 15-35.基于神经网络的语音识别的入门必读。从神经网络的基本结构、BP算法等介绍到 LSTM、CTC 。
5. 俞栋, 邓力. 解析深度学习——语音识别实践, 电子工业出版社, 2016.高质量的中文资料非常稀有。推荐买一本。最早把深度学习技术应用于语音识别就是这本书的作者。
其他观点：
讯飞输入法

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