上周看了一下亚马逊那篇二级唤醒的文章:MONOPHONE-BASED BACKGROUNDMODELING FOR TWO-STAGE ON-DEVICEWAKEWORD DETECTION
里面提到第二个网络输入的特征中67维的有:
这里likelihood score,normalized likelihood score 和 posteriror 分别指什么不太清楚,文中也没有解释。今天发现了答案:
含义很明确了,prior 是指先验概率,来自语言模型,likelihood就是声学模型的输出,posterior就是两者乘积
文中的有些图片来自以下博客:
https://blog.csdn.net/dearwind153/article/details/55261649
http://www.lichun.cc/blog/2013/07/understand-bayes-theorem-prior-likelihood-posterior-evidence/