Распознавание речи, помогите пожалуйста! Опции

[VAHOO]

Я знаю алгоритм для распознавание речи. Слова через микрофон проходит в фильтр, который собран на операционниках, типичные частоты для человеческого голоса находятся на интервале 100 гц - 2 000 гц, по этому используется Фильтр Высокого прохода, полосовой Фильтр и фильтр низкого прохода (аналоговый), после этого сигнал входит в микроконтроллер Т.е. на АЦП (скажем ATmega32) , здесь уже используются цифровые фильтры (Butterworth, Chebishev1,Chebishev2) , уже 'обработанный сигнал' который включает в себе цифры, сравнивается уже заранее хранивший в памяти отпечатков пальца словаря, метод сравнении можно использовать эвклидовые расстояния (сравнение как две векторы) или корреляционный метод, а словарь отпечатки палцов можно получить через MATLAB использовать Быстрое Преобразование Фурье, этот метод работает только для одного человека, То есть метод работает только для человека который говорил слово, если другой человек скажет тот же слово алгоритм не будет распознать. Мне надо такой алгоритм чтобы был универсальным, то если я в памяти микроконтроллера занес отпечатки пальца слова система работал для всех, то есть если все люди говорили тот же слова, система распознавания работал.
И скажите пожалуйста, чем отличаются одно и тот же слово сказанные разными людьми?
Буду рад лубой информации.

[Cont]

"Если речь идет о распознавании речи, то на сегодняшний момент лучше скрытых марковских процессах (HMMs) не придумали, далее соответственно уже в сторону HMMs - алгоритмы витерби: прямой проход, обратный проход - декодирование слоф, фонем и т.д. Основные методы анализа: фурье, далее кепстральные коэффициенты и их производная."

Не подскажите литературу по HMMs? Желательно чтобы теория начиналась с самых азов т.к. я только начал заниматься этим вопросом