HTK的解码过程的理解又遇到瓶颈了
再次参考HTK book的12章、13章。重新捋一遍识别网络的构建过程和维特比解码过程。
构建识别网络是重中之重，而它的基础是lattice，描述lattice的是Standard Lattice Format (SLF)文件。它的来源可能是Task Grammar或者bigram language model，用到的工具分别是HParse和HBuild。
有了Word Net，发音字典dictionary和HMM模型集合，就可以进行识别了。可以从三个不同层次来看这个识别网络：词级别、模型级和状态级。
GMM-HMM传统框架的识别过程是，首先训练一个HMM模型集合，一个hmm模型一般是对phone建模，而每个hmm包含多个状态，对应subphone，可能是phone的初始、中间、结尾状态。
因此hmm的状态标记是全局唯一的。一般情况下它的个数是phone数量的3倍。
这个训练过程一般叫做“embedded training”，因为无法为每个state进行数据标注。根据lexicon对整句话构建一个大的HMM，输入还包括wav数据或特征提取后的参数数据，然后通过Baum-Welch算法迭代训练知道次数到了或者误差不再变化，从而得到HMM模型参数和状态转移举证A。
Network里有很多NetNode，它们之间连接通过NetLink连接，且每个NetNode还包含一个NetInst，它是model instance（模型实例）。每个NetNode的NetInst执行一个双向的链表，链表节点就是NetInst，它记录了当前为止经过了哪些节点NetNode，对应的状态token如何。
每个NetNode包含一个或者多个NetLink，每个NetLink表明该节点执行下一个NetNode，以及score。每个NetNode有个标志type，表明当前NetNode是什么类型hmm还是word。
还有一个数据就是chain，NetWork里有个NetNode类型的chain数据项，每个NetNode也有一个chain，它们的区别是什么，以及chain又代表什么？这些问题是我理解识别模型网络的最后盲点。
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