一种基于SSM的HMM训练算法

来源 :武汉大学学报：理学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：meilin116

【摘要】

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在Baum-Welch(BW)算法的基础上提出了一种基于态相关方法(State-Specific Method :SSM)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Mode:HMM)参数估计算法(简称SBW算法).该算法在估计HM

【作者】

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王新民姚天任

【机构】

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孝感学院物理系,华中科技大学电子信息工程系

【出处】

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武汉大学学报：理学版

【发表日期】

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2003年5期

【关键词】

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【基金项目】

：

湖北省教育厅科研项目

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在Baum-Welch(BW)算法的基础上提出了一种基于态相关方法(State-Specific Method :SSM)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Mode:HMM)参数估计算法(简称SBW算法).该算法在估计HMM不同状态的概率密度函数(probability density function:PDF)的参数时使用了与状态有关的维数较低的特征集合.与传统的BW算法相比,新算法避免了直接估计高维的PDF参数.仿真实验表明, 在训练数据量不足的情况下,采用SBW算法的误识率明显低于BW算

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