与观测信息相关的MHMM的参数估计

摘要：

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models:HMM)是一种具有很好学习能力的统计模型,已在许多领域特别在语音识别领域得到了成功的应用.本文介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下,多个不同的隐马尔可夫模型的组合--混合隐马尔可夫模型(Mixture of HMM:MHMM)的结构,并根据Baum-Welch算法,导出了该模型各个参数估计公式.

关键词：混合隐马尔可夫模型、Baum-Welch算法、Lagrange乘子

所属期刊栏目：29

分类号：O212.7(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金30300219;四川农业大学校科研和教改项目SLY200402

在线出版日期：2005-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4-7