大间隔高斯混合模型的快速参数更新算法

摘要：

针对大间隔高斯混合模型基于LBFGS参数更新算法收敛速度慢的不足,提出一种快速参数更新算法.采用构造弱意义辅助函数的方法,得到扩展Baum-Welch算法形式的快速参数更新公式.利用大词汇汉语语音库上的声调分类任务来验证训练速度与分类性能.实验结果表明快速参数更新算法只需数次迭代就能收敛至最优结果,较LBFGS优化方法在识别性能相当的情况下具有更快的训练速度.

关键词：大间隔、高斯混合模型、声调识别

所属期刊栏目：36

分类号：TN912.34

资助基金：国家自然科学基金资助项目"基于高速、压缩域的数字动态信息检索"60865001;新疆高校科研汁划基金资助项目"基于音位学属性特征的多语种自动辨识的研究"XJEDU2008S15

在线出版日期：2010-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：197-199