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Fuzzy hidden Markov models for speech and speaker recognition

机译:语音和说话人识别的模糊隐马尔可夫模型

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摘要

The paper proposes a fuzzy approach to the hidden Markov model (HMM) method called the fuzzy HMM for speech and speaker recognition. The fuzzy HMM algorithm is regarded as an application of the fuzzy expectation-maximisation (EM) algorithm to the Baum-Welch algorithm in the HMM. Speech and speaker recognition experiments using the Texas Instruments (TI46) speech data corpus show better results for fuzzy HMMs compared with conventional HMMs.
机译:本文提出了一种模糊的隐马尔可夫模型(HMM)方法,称为语音和说话人识别的模糊HMM方法。模糊HMM算法被视为将模糊期望最大化(EM)算法应用于HMM中的Baum-Welch算法。与传统的HMM相比,使用德州仪器(TI46)语音数据语料库的语音和说话人识别实验显示出更好的效果。

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