消除溢出问题的精确Baum-Welch算法

摘要：

Baum-Welch算法是在语音领域中用于HMM(hidden Markov model)模型参数训练的最基本方法之一.但它在多样本训练时存在着严重的上、下溢问题,需要不断地人工介入来调整中间参数.该文提出了一种新的能消除上、下溢问题的Baum-Welch改进算法.该算法不但摆脱了人工介入,保证了计算的精度,而且不会带来过大的计算和存储要求.实验结果表明了这种新算法的有效性.

关键词：隐马尔可夫模型、Baum-Welch算法、溢出、语音识别

所属期刊栏目：11

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目69982005

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：707-710