维特比算法 编辑
维特比算法是一种动态规划算法。它用于寻找最大后验概率的维特比路径——隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。
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蝶形结或蝶形网络是快速傅里叶变换算法中的组成单位，将原本的较大点数的离散傅里叶变换，拆成较小点数的离散傅立叶运算组合，反之亦然，其中蝶形结架构的n点离散傅里叶变换并不一定需要满足为点数 n = 2 的条件。蝶形结其名来自于底数为2的信号流图形似蝴蝶外观。这个词最早是由1969年一份MIT的技术性报告提到，类似的架构也出现于维特比算法中，用于寻找隐匿层中最有可能的序列。
声学模型是语音识别系统中最为重要的部分之一，目前的主流系统多采用隐马尔科夫模型进行建模。
隐马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、维特比算法和前向后向算法。
前向算法，在隐马尔可夫模型中，是用于计算“置信状态”的。置信状态指根据既往证据推算出的当前状态的概率分布。这个过程也被叫做“滤波”。前向算法和维特比算法紧密相关但又互不相同。