消除溢出问题的精确Baum-Welch算法
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.
隐马尔可夫模型、Baum-Welch算法、溢出、语音识别
11
TP391(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目69982005
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
707-710