【摘 要】
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训练单元是语音识别系统中十分重要的一环,语音识别系统的训练效果的优劣直接关系到系统的整体性能.隐马尔可夫模型(HMM)作为描述语音信号的一种统计模型在现代信号处理尤其
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训练单元是语音识别系统中十分重要的一环,语音识别系统的训练效果的优劣直接关系到系统的整体性能.隐马尔可夫模型(HMM)作为描述语音信号的一种统计模型在现代信号处理尤其是语音处理中获得了广泛的应用,它的训练问题是它的三个基本问题(估值、解码、训练)中最难也是最重要的一个,但是它的经典训练算法Baum Welch算法却远远未达到完善的地步,即使是近年来颇具代表性的基于MMI准则和基于MDE准则的训练算法也还存在着本质上的不足.遗传算法具有全局优化和隐含的并行性,在函数优化和机器学习方面具有内在的优势.最小错误分类率方法直接基于识别错误率进行优化,理论上可以达到分类/识别器的性能极优值.该文结合遗传算法(GA)及最小错误分类率(MCE)方法在隐马尔可夫模型的训练问题上进行了有效的尝试,具有现时的科研和应用价值.
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