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提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的概率密度函数，并导出了一系列的参数寻优迭代公式，与常用的概率密度函数相比，它的运算量较小，且不易产生计算时的上溢与溢问题，把它用于ＨＭＭ语音识别，效果较好。
连续型隐马尔可夫模型（HMM）参数与语音识别
【摘 要】
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提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的概率密度函数，并导出了一系列的参数寻优迭代公式，与常用的概率密度函数相比，它的运算量较小，且不易产生计算时的上溢与溢问题，把它用于ＨＭＭ语音
【机 构】
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华南理工大学电子与通信工程系
【出 处】
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华中师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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1998年1期
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