【摘 要】
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在基于隐马尔柯夫模型(HMM)的语音识别系统中,模型训练最常用的算法是BaumWelch算法.该算法具有快速收敛及保证每步迭代模型的似然概率单调增的优点.但它基于最大似然训练准
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在基于隐马尔柯夫模型(HMM)的语音识别系统中,模型训练最常用的算法是BaumWelch算法.该算法具有快速收敛及保证每步迭代模型的似然概率单调增的优点.但它基于最大似然训练准则,而该准则不能将各个模型很好地分开.这直接导致了识别时的错误.鉴于最大互信息可以克服这一缺点,提出了一种基于最大互信息的训练方法.该方法借助于梯度,调整参数以使模型与训练数据的互信息最大.实验结果表明,使用该方法使系统的识别性能得到了一定的改善.
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