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隐Markov模型参数估计的一种新方法
引用本文:高雨青, 黄泰翼, 陈永彬. 隐Markov模型参数估计的一种新方法. 自动化学报, 1991, 17(1): 56-62.
作者姓名:高雨青  黄泰翼  陈永彬
作者单位:1.中国科学院自动化研究所,南京;;;2.东南大学,南京
基金项目:国家模式识别实验室基金
摘    要:本文提出一种隐Markov模型参数估计的新方法.该方法直接以模型作识别器时的识别率最高(或误识率最低)作为估计准则.由该准则导出的算法的性能明显优于最大似然估计器.文中给出了该算法的一种实现形式. 实验表明,该方法的模型识别率比用最大似然方法求出的模型识别率提高5%左右.

关 键 词:随机模拟   Markov链   参数估计   语音处理
收稿时间:1989-03-11

A New Method for the Estimation of Hidden Markov Model Parameters
Gao Yuqing, Huang Taiyi, Chen Yongbin. A New Method for the Estimation of Hidden Markov Model Parameters. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1991, 17(1): 56-62.
Authors:Gao Yuqing  Huang Taiyi  Chen Yongbin
Affiliation:1. National Lat.of pattern Recognition,Institute of Automation,Academia Sinica;Department of Radio Engineering,Southeast University
Abstract:The authors present a new method for estimating the parameter values of hidden Markov models in speech processing. In stead of relying on the traditional maximum likelihood rule, this method is based on the rule of maximum recognition accuracy when the model is used directly as recognizer. The performance of this method is better than maximum likelihood estimation (MLE). Experiment has shown that the accuracy of speech recognition is about 5% higher than that of MLE.
Keywords:Stochastic modelling  markov chain  parameter estimation  speech processing  
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