使用动态规划计算累积代价矩阵$D$，递推公式为： $$ D(i,j) = c(i,j) + \min \begin{cases} D(i-1,j) \ D(i,j-1) \ D(i-1,j-1) \end{cases} $$ 最终相似度得分由$D(m,n)$归一化得到。每个时间帧对应一个d维特征向量，形成序列$X = (x_1, ..., x_m)$和$Y = (y_1, ..., y_n)$。通

例如，在隐马尔可夫模型（HMM）中，转移概率矩阵$A$和观测概率矩阵$B$需要大量方言数据来估计参数： $$P(O| \lambda) = \sum_{q} P(O,q| \lambda)$$ 这里$\lambda$表示模型参数，$O$是观测序列，$q$是隐藏状态序列。例如，一个端到端模型输出方言识别概率$P(d|x)$： $$P(d|x) = \text{softmax}(W \cdot h +

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Prompt工程是设计输入提示（prompt）以引导大型语言模型生成精确输出的过程。它涉及结构化语言、上下文嵌入和输出约束，确保模型响应符合预期。在SpringAI应用中，prompt工程是连接业务逻辑与AI能力的桥梁。核心目标：最小化模型偏差，提高响应相关性。关键元素：包括指令清晰度、示例嵌入和输出格式控制。在SpringAI中，prompt工程通过Java API实现，让开发者能无缝集成LLM