这几天生病了，很难受，更新的事情搁置了几天。言归正传，之前建议大家看Mohri的paper因为那是Kaldi官网WFST那一章的作者推荐的，但是现在发现有一本更好的书推荐给大家，这本书深入浅出，讲的更详细，更适合入门的人，尤其是WFST是怎么用在语音识别中的部分讲的特别棒。还有这本书的作者好像是个日本人，所以文笔很适合我们亚洲人的思维。下面是这本书的封面，强力推荐给想入门语音识别解码部分的童鞋。

（一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Ac

原文链接：http://www.199it.com/archives/455137.html本讲座选自清华语音语言实验室副主任王东于2016年1月19日在RONGv2.0系列——”语言语音语义与大数据技术”专场上所做的题为《语音识别中的大数据与小数据学习》的演讲。谢谢大家。刚才刘老师已经把很多的东西说得很清楚了，我觉得我已经可以走了J。但是既然来了，还是