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一种基于HMM和RBF网络混合的语音识别算法研究的任务书
题目：一种基于HMM和RBF网络混合的语音识别算法研究
背景：近年来，语音识别技术得到了快速发展，已经广泛应用于各种领域，例如自然语言处理、智能音箱、语音翻译等。目前，基于深度学习的语音识别算法已经成为主流，如DNN、CNN、RNN等。但是，传统的统计模型仍然具有重要的意义，如隐马尔可夫模型（HMM）。
在HMM中，观察序列与隐含状态序列之间的关系是通过状态转移和输出概率建模的。HMM模型通常使用高斯混合模型（GMM）作为状态输出概率模型，但是GMM的参数估计需要大量的计算和训练数据，且在处理长时序列的时候容易出现过拟合问题。为了解决这些问题，研究者提出了基于径向基函数（RBF）网络模型的语音识别算法。
任务要求：
1.了解并掌握HMM和RBF网络的基本原理。
2.对比和分析传统的GMM-HMM模型和RBF-HMM模型在语音识别任务上的表现优劣。
3.研究基于HMM和RBF网络混合的语音识别算法，深入分析其理论和实现方法。
4.设计并实现混合模型的训练和测试程序，通过实验验证算法的有效性和性能优劣。
5.撰写论文，对算法研究进行总结和归纳，总结实验结果，提出改进和发展方向。
参考文献：
1.Young,S.,Evermann,G.,Hain,T.,Kershaw,D.,Liu,X.,Moore,G.,Odell,J.,Ollason,D.,Povey,D.,Valtchev,V.,andWoodland,P.(2006).TheHTKBook.CambridgeUniversityEngineeringDepartment.
2.Huang,F.,Liu,X.,&Liu,Y.(2015).AnHMM-basedspeechrecognitionalgorithmusingRBFneuralnetwork.JournalofComputationalInformationSystems,11(21),7719-7727.
3.Gales,M.J.,&Woodland,P.C.(1996).MeanandvarianceadaptationwithintheMLLRframework.SpeechCommunication,20(3),255-271.