基于禁止搜索的离散隐马尔可夫模型优化

摘要：

隐马尔可夫模型(HMM,Hdden Markov Model)是语音识别中广泛采用的鲁棒性统计方法.本文采用禁止搜索(TS,Tabu Search)算法训练HMM参数,提出了基于禁止搜索的隐马尔可夫模型(TS-HMM)算法.该算法可以使搜索最优模型参数的过程达到全局优化.仿真结果表明与传统的前向-后向算法相比,TS-HMM算法具有更好的性能,且能够达到全局优化.

关键词：禁止搜索、隐马尔可夫模型、语音识别

所属期刊栏目：14

分类号：TN912.3

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：239-242