基于因子分析的隐马尔可夫模型

摘要：

状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷.本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架--基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA),并导出了HMM-FA的训练算法.理论分析和仿真实验都表明:在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG.

关键词：隐马尔可夫模型、因子分析、期望-最大化算法

所属期刊栏目：38

分类号：TN911.7

资助基金：supported by the Key Item Foundation of Hubei Provincial Department of Education, China2002A02004

在线出版日期：2004-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：170-174