语音中prior posterior likelihood的理解

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/