语音识别 HMM 训练改进算法比较

• 作者: 徐礼逵 李林
• 来源期刊: 计算机光盘软件与应用
• 学科: 工学
• 关键词: HMM 模型训练 分段K均值算法 遗传算法 随机松弛算法
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 页码范围: 30-32
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3308字
• 语种: 中文

摘要

模型训练是 HMM 应用于语音识别时重要的一环,本文首先简要介绍了 HMM 及其三大基本问题,针对Baum-Welch 算法收敛速度慢和易陷于局部最优解的缺陷,归纳总结了基于分段 K 均值算法、基于遗传算法、基于随机松弛算法的三大改进算法,通过实验验证了改进算法可以提高语音识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李林	中国农业大学信息与电气工程学院	47	351	8.0	17.0
2	徐礼逵	中国农业大学信息与电气工程学院	1	5	1.0	1.0