一种新的HMM训练方法

• 作者: 贺前华 陆以勤 韦岗
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔可夫模型(HMM) 训练方法 判决信息
• 年，卷（期）: 2000,（9）
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 2743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2000.09.016

摘要

本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进,该方法采用了更合理的模型距离定义,能更有效地利用训练数据集中的区别信息,使有限的训练数据得到更好的应用,达到提高语音识别系统性能的目的.导出了HMM模型参数的迭代公式.基于TIMIT数据库的非连续语音及连续语音实验结果表明,改进训练方法在降低错识率上较原来的方法有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦岗	华南理工大学电子与通信工程系	253	2309	24.0	37.0
2	陆以勤	华南理工大学电子与通信工程系	56	292	8.0	15.0
3	贺前华	华南理工大学电子与通信工程系	84	507	12.0	17.0