一种具有强分类能力的离散hmm训练算法

提出了一种具有强分类能力的离散hmm(hiddenmarkovmodels)训练算法.该算法利用矢量量化技术将来自不同话者的训练数据进行混合训练,以生成包含各个话者特征的话者特征图案.用该特征图案代替经典的离散hmm中的vq码本,可以提高观察值符号序列的模式辨识能力,从而提高了离散hmm的分类能力.给出了该方法用于文本有关的话者识别的实验结果,表明该算法可提高系统的识别性能,并要降低hmm对训练集大小的依赖程度,且识别时计算量明显小于经典hmm训练算法,具有较大的实用价值.