【摘 要】
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尽管量化子空间分布隐马尔可夫模型(QSDHMM)的间接训练算法具有简单实用等优点,但仍存在两个方面的不足:其一,QSDHMM的间接训练实际上要经历两个最优化过程,即先用原始语音数
【机 构】
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孝感学院物理系,武汉理工大学理学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
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湖北省教育厅重点项目基金资助 (批准号 :2 0 0 2 A0 2 0 0 4
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尽管量化子空间分布隐马尔可夫模型(QSDHMM)的间接训练算法具有简单实用等优点,但仍存在两个方面的不足:其一,QSDHMM的间接训练实际上要经历两个最优化过程,即先用原始语音数据训练连续分布隐马尔可夫模型(CDHMM),然后将训练好了的CDHMM转换成QS-DHMM.因此,QSDHMM的精度将受到影响;其二,没有发挥QSDHMM本身参数少的潜在优势.在系统的子空间捆绑结构为已知的前提下,文中提出了QSDHMM的直接训练算法.仿真实验表明,与传统的训练算法相比较,采用直接训练算法可减少训练数据约10倍,但
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