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, PP. 56-58
Keywords: 隐马尔可夫模型(HMM),训练方法,判决信息
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本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进,该方法采用了更合理的模型距离定义,能更有效地利用训练数据集中的区别信息,使有限的训练数据得到更好的应用,达到提高语音识别系统性能的目的.导出了HMM模型参数的迭代公式.基于TIMIT数据库的非连续语音及连续语音实验结果表明,改进训练方法在降低错识率上较原来的方法有明显改善.
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