一种新的HMM训练方法

贺前华; 陆以勤; 韦岗

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本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进,该方法采用了更合理的模型距离定义,能更有效地利用训练数据集中的区别信息,使有限的训练数据得到更好的应用,达到提高语音识别系统性能的目的.导出了HMM模型参数的迭代公式.基于TIMIT数据库的非连续语音及连续语音实验结果表明,改进训练方法在降低错识率上较原来的方法有明显改善.

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来源
《电子学报》 |2000年第9期|56-58|共3页
作者
贺前华; 陆以勤; 韦岗;
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作者单位

华南理工大学电子与通信工程系,广州,510641;

华南理工大学电子与通信工程系,广州,510641;

华南理工大学电子与通信工程系,广州,510641;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字信号处理;
关键词
隐马尔可夫模型(HMM); 训练方法; 判决信息;

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