基于因子分析的隐马尔可夫模型及其训练算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wuchianren

【摘要】

：

虽然基于对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model Based on Diagonal Gaussian distributions，HMM—DG)目前在现代大词表连续语音识别系统中得到了广泛

【作者】

：

王新民姚天任

【机构】

：

孝感学院物理系,华中科技大学电信系

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2004年15期

【关键词】

：

隐马尔可夫模型因子分析期望一最大化算法 hidden Markov model factor analysis Expectation-Maximizati

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虽然基于对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model Based on Diagonal Gaussian distributions，HMM—DG)目前在现代大词表连续语音识别系统中得到了广泛的应用，但HMM—DG在帧内特征相关(intraframe features correlation)建模方面存在缺陷。该文将因子分析方法与HMM—DG的混合高斯建模相结合，提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架一基于因子分析的隐马尔可夫模型(Hidden Markov

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