Autor: Zen und die Kunst der Computerprogrammierung
1. Einleitung
Was ist Spracherkennung? Einfach ausgedrückt geht es darum, Ton in Sprachinformationen wie Text und Befehle umzuwandeln. Der Prozess umfasst: Aufzeichnen von Audiosignalen, Kodierungsverarbeitung, Dekodierungsverarbeitung, Wiedergabe von Sprachinformationen und schließlich die Ausgabe von Text oder Anweisungen. Wenn einfache Zahlen zur Darstellung von Sprachsignalen verwendet werden, kann ein Ton durch eine zweidimensionale Matrix dargestellt werden, die als Audiorahmen bezeichnet wird. Im Allgemeinen gibt es einige Unterschiede zwischen den Stimmen verschiedener Personen, sodass der Kodierungs- und Dekodierungsprozess auf domänenspezifischem Wissen beruhen muss. Im Englischen gibt es beispielsweise Rechtschreib- und Grammatikregeln, im Chinesischen gibt es eine entsprechende Beziehung zwischen den Strichen und Tönen chinesischer Schriftzeichen; und die phonetischen Symbole verschiedener Sprachen sind ebenfalls unterschiedlich, sodass ein Spracherkennungssystem erforderlich ist, um eine genaue Übereinstimmung mit der Akustik zu gewährleisten Eigenschaften. Auf jeden Fall ist die Spracherkennung ein sehr wichtiges technisches Gebiet.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns jedoch auf eine einfache Methode des maschinellen Lernens – das Hidden-Markov-Modell (HMM). Dies ist ein typisches probabilistisches Modell, das auf Beobachtungssequenzen basiert und zur Lösung von Kennzeichnungsproblemen, Clusterproblemen, Vorhersageproblemen, Klassifizierungsproblemen, Erkennungsproblemen usw. verwendet werden kann. In diesem Artikel stellen wir das Grundkonzept von HMM, die Methode zum Aufbau eines HMM-Modells und die Implementierung der Python-Programmierung vor. Abschließend werden wir auch die Anwendung von HMM in tatsächlichen Szenarien diskutieren und einige mögliche Probleme und entsprechende Lösungen nennen.
2. Hintergrundeinführung
HMM besteht aus zwei Teilen: Staaten und Beobachtungen. Beobachtungen erscheinen oft in Form von Symbolen oder Merkmalsvektoren, die jeweils als abstrakte Beschreibung verborgener Variablen betrachtet werden können. Der Zustand ist eine versteckte Variable, die es dem Modell ermöglicht, kontinuierlich Beobachtungssequenzen zu generieren. Konkret besteht HMM aus drei Teilen: Anfangszustandswahrscheinlichkeit, Übergangswahrscheinlichkeiten und Startwahrscheinlichkeit