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语音模糊观察序列应用于隐马尔可夫模型快速训练的方法

郁正庆  戴蓓倩  张劲松  王长富  
【摘要】:本文提出了一种基于平均分布、提取反映语音训练集样本总体随机变化特征的模糊观察序列的方法,并给出了利用此模糊观察序列对隐马尔可夫模型进行一次性快速训练的算法。初步实验证明,利用此方法进行的HMM训练,不但克服了传统 HMM训练收敛方向上的随机性和偏移性,大大地提高了训练速度,而且很大程度上提高了隐马尔可夫模型的辩识力。与传统HMM训练相比,训练速度可提高10--20倍且保持不亚于传统HMM训练的识别率。

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