基于Baum-Welch算法HMM模型的孤词算法研究

摘要：

介绍了隐Markov模型原理,它是用来描述含有未知参数的Markov过程,是描述随机过程统计特性的概率模型.在此基础上,设计了基于HMM模型的孤词检测实验,通过优化实验模型,采用Baum-Welch算法解决HMM模型的训练问题,找到HMM模型估计参数λ值,这在数学角度上等价于其他线性预测系数.此实验在减少不必要的HMM训练的同时,降低了算法复杂程度.为了测试Baum-Welch算法的有效性,进行了数据仿真实验,结果表明该算法是有效的.

关键词：算法理论、Baum-Welch算法、隐Markov模型、随机过程

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金F2012208018;河北省高等学校科学技术研究重点项目ZD2014027

在线出版日期：2015-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-57