对动态规划匹配算法的改进

摘要

在语音识别中,利用动态规划技术实现的非线性时间规正已得到了令人满意的结果。但是,现在应用的DP Matching(Development PlanMatching动态规划匹配)法一般都不能同时具备以下三条特征:模式可交换性、时间可逆性、与线性 匹配方法的相容性。因此算法本身的通用性、灵活性欠佳。本文基于这种情况,提出了一种新的DP—Matching法,这种方法完全具备以上三种特征。应用这种算法在计算局部距离时对加权系数有平滑作用,在实际应用中灵活性大,特别对某一发音模式需要进行分段匹配、时间可逆性匹配时,更显示出其有效性。本文首先简单阐述DP—Matching算法的基本理论,然后分析和证明了现有的DP—Matching公式的缺陷,提出并详细证明了一种新的通用型DP—Matching算法,最后得出几点结论。