一种具有强分类能力的离散HMM训练算法

方绍武; 戴蓓倩; 李霄寒

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提出了一种具有强分类能力的离散HMM(hidden Markov models)训练算法.该算法利用矢量量化技术将来自不同话者的训练数据进行混合训练,以生成包含各个话者特征的话者特征图案.用该特征图案代替经典的离散HMM中的VQ码本,可以提高观察值符号序列的模式辨识能力,从而提高了离散HMM的分类能力.给出了该方法用于文本有关的话者识别的实验结果,表明该算法可提高系统的识别性能,并要降低HMM对训练集大小的依赖程度,且识别时计算量明显小于经典HMM训练算法,具有较大的实用价值.

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来源
《软件学报》 |2001年第10期|1540-1543|共4页
作者
方绍武; 戴蓓倩; 李霄寒;
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作者单位

中国科学技术大学电子科学与技术系;

中国科学技术大学电子科学与技术系;

中国科学技术大学电子科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
离散HMM(hidden Markov models); 分类能力; 特征图案; 矢量量化; 鲁棒性;

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