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CHMM语音识别初值选择方法的研究.pdf
上海理工大学学报
of forScienceand V01.34No.42012
J.University
第34卷第4期 Shanghai Technology
文章编号:1007—6735(2012)04—0323—04
CHMM语音识别初值选择方法的研究
刘伶俐, 王朝立, 于震
(上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093)
摘要:针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)
可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按
最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似性更强的K均值方法.实验结果
表明,改进后的方法与传统方法相比,更好地平滑逼近语音特征,提高语音的识别率.
关键词:隐马尔科夫模型;语音识剐;参数初始化;K均值算法
94
319;N 文献标志码:A
中图分类号:TP
for
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Study Speech
BasedonContinuousHiddenMarkovModels
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LIU Chao-li,YUZhen
Ling·li,WAN6
(School and for
ofOpticat-ElectricalComputerEngineering,UniversityofShanghai
Scienceand 200093,China)
Technology,Shanghai
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