1 HTK基礎(chǔ) 1.1 HMM基本原理 1.2 孤立詞識別 1.3 輸出概率說明 1.4 Baum-Welch Re-Estimation 1.5 識別和Viterbi解碼 1.6 連續(xù)語音識別 1.7 說話者適應(yīng) 2 HTK工具包概覽 2.1 HTK軟件架構(gòu) 2.2 HTK工具的一般屬性 2.3 工具包 2.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具 2.3.2 訓(xùn)練工具 2.3.3 識別工具 2.3.4 分析工具 2.4 版本3.4中的更新 2.4.1 版本3.3中的更新 2.4.2 版本3.2中的更新 2.4.3 版本3.1中的更新 2.4.4 版本2.2中的更新 2.4.5 版本2.1中的新特征 3 一個教程示例 3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 3.1.1 步驟一 任務(wù)語法 3.1.2 步驟二 字典 3.1.3 步驟三 錄制語音數(shù)據(jù) 3.1.4 步驟四 創(chuàng)建腳本文件 3.1.5 步驟五 語音數(shù)據(jù)編碼 3.2 創(chuàng)建單元音HMM 3.2.1 步驟六 創(chuàng)建Flat start單元音 3.2.2 步驟七 確定Silence模型 3.2.3 步驟八 Realigning訓(xùn)練數(shù)據(jù) 3.3 創(chuàng)建Tied-Stated三元音 3.3.1 步驟九 從單元音創(chuàng)建三元音 3.3.2 步驟十 創(chuàng)建Tied-Stated三元音 3.4 識別器評估 3.4.1 步驟十一 識別測試數(shù)據(jù) 3.5 運行識別器 3.6 HMM自適應(yīng) 3.6.1 步驟十二 準(zhǔn)備自適應(yīng)數(shù)據(jù) 3.6.2 步驟十三 生成Transforms(轉(zhuǎn)移矩陣) 3.6.3 自適應(yīng)系統(tǒng)評估 3.7 Semi-Stated和HLDA Transform 3.8 總結(jié)