一种基于SDTS的HMM训练算法

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zxcvzo1

【摘要】

：

用传统的BW算法训练语音识别系统的HMM需要大量的语音数据.本文在假设声学模型系统的子空间捆绑结构(SDTS)为已知的前提下,提出了一种新的训练算法,可以有效地减少系统对训练

【作者】

：

王新民姚天任

【机构】

：

孝感学院物理系,华中科技大学电信系

【出处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2003年1期

【关键词】

：

语音识别系统 HMM训练算法 SDTS 声学模型隐马尔可夫模型鲁棒性 hidden Markov model Baum-Welch algorithm

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用传统的BW算法训练语音识别系统的HMM需要大量的语音数据.本文在假设声学模型系统的子空间捆绑结构(SDTS)为已知的前提下,提出了一种新的训练算法,可以有效地减少系统对训练数据的需求.理论分析和仿真表明,与传统的BW算法比较,新的训练算法(IBW)可压缩模型参数15倍,从而可大量地减少训练数据.尽管新算法要用到系统的先验知识,但它还是显示了许多优越性.

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