误差可控的GMM似然率近似算法

章忠宪; 顾亚丽

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误差可控的GMM似然率近似算法

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在语音识别领域,连续概率密度GMM广泛应用于声学建模.由于标准算法复杂度高,各种基于高斯选择的似然率近似算法被提出,包括:部分距离消去(PDE)、最优混合分量预测(BMP)算法,以及部分距离消去的动态高斯选择算法(DGS).本文通过对各种算法的分析比较,在DGS的基础上引入误差控制参数,在保证算法运行效率的同时,有效的控制了运算误差的大小,为解决似然率近似算法中误差不可控的问题提供了新的思路.实验结果显示,此算法在不降低识别率的前提下,识别时间较标准算法减少10%以上.

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来源
《闽南师范大学学报：自然科学版》 |2013年第1期|33-39|共7页
作者
章忠宪; 顾亚丽;
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作者单位

漳州职业技术学院计算机工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
似然率计算; 高斯选择; 误差控制; 识别准确率;

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