【摘 要】
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隐马尔科夫模型（简称为HMM,Hidden Markov Models的缩写）是一类统计模型,它包括一个隐状态过程和一个与之相关的可观测过程。其经典理论是由L.E.Baum等在六十年代末七十年代初所给出的。随后这一模型于七十年代中期由Jenik等应用到语音识别领域,逐步发展成为语音识别领域中最瞩目、最有效的技术之一。目前,它在生物统计、基因识别、文字识别和图像处理等方面都有广泛应用。隐马氏模型需要
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隐马尔科夫模型（简称为HMM,Hidden Markov Models的缩写）是一类统计模型,它包括一个隐状态过程和一个与之相关的可观测过程。其经典理论是由L.E.Baum等在六十年代末七十年代初所给出的。随后这一模型于七十年代中期由Jenik等应用到语音识别领域,逐步发展成为语音识别领域中最瞩目、最有效的技术之一。目前,它在生物统计、基因识别、文字识别和图像处理等方面都有广泛应用。隐马氏模型需要解决三个问题:学习问题、识别问题和解码问题,对这三个问题的回答构成了隐马氏模型理论,其中参数估计是学习问题的核心。本文主要研究了下面几个问题:1.独立地推导出了连续隐马氏模型中的前向算法,并在此基础上给出了基于最大互信息的连续型隐马氏模型参数训练方法。2.讨论了MAP路径估计的收敛性,即在全局最优的条件下考察了当观测序列趋于无限时隐状态序列的收敛性问题。3.把模糊集的思想引入到隐马氏模型中,提出了一种带有模糊层的隐马氏模型并推导出在此模型下的前向算法、后向算法和Viterbi算法。4.本文把2型模糊集的思想引入到了基于模糊聚类的离散隐马氏模型参数训练中,提出了改进的T2FCM-FE-HMMS算法。在一般情况下研究MAP路径估计的收敛性问题将是我们下一阶段的工作重点,另外对于本文提出的一些算法需要在以后的语音识别实践中进一步完善。
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