单状态基因克隆HMM语音训练算法

摘要：

针对用于隐马尔科夫模型(HMM)训练的经典Baum Welch算法容易陷入局部最优解这一问题,提出基因克隆的Baum Welch算法.该算法在Baum Welch算法迭代计算到10-3以内不再改变的情况下,在当前已获得局部最优参数B矩阵的基础上,执行基因克隆算子,获得优化的HMM的B参数,进一步提升Baum Welch算法语音模板的输出概率.实验结果表明:该算法模板计算概率大于经典的Baum Welch算法,获得了比Baum Welch算法更优的训练模板.

关键词：语音训练、隐马尔科夫模型、Baum Welch算法、基因克隆

所属期刊栏目：47

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China undor Grant 60634020;湖南省科技计划项目2007GK3078

在线出版日期：2011-06-20（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：113-116,138