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| 一种改进的隐马尔可夫模型在语音识别中的应用 | |
| 作者姓名： | 胡磊 卢珞先 黄涛 |
| 作者单位： | 武汉理工大学信息学院,湖北,武汉,430070 |
| 摘 要： | 提出了一种新的马尔可夫模型——异步隐马尔可夫模型．该模型针对噪音环境下语音识别过程中出现丢失帧的情况,通过增加新的隐藏时间标示变量Ck,估计出实际观察值对应的状态序列,实现对不规则或者不完整采样数据的建模．详细介绍了适合异步HMM的前后向算法以及用于训练的EM算法,并且对转移矩阵的计算进行了优化．最后通过实验仿真,分别使用经典HMM和异步HMM对相同的随机抽取帧的语音数据进行识别,识别结果显示在抽取帧相同情况下异步HMM比经典HMM的识别错误率低． |
| 关 键 词： | 隐马尔可夫模型 异步隐马尔可夫模型 语音识别 EM训练算法 |
| 文章编号： | 1002-0411（2007）06-0715-05 |
| 收稿时间： | 2006-09-18 |
| 修稿时间： | 2006-09-18 |
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