一种针对区分性训练的受限线性搜索优化方法

摘要：

提出一种称为"受限线性搜索"的优化方法,并用于语音识别中混合高斯的连续密度隐马尔科夫(CDHMM)模型的区分性训练.该方法可用于优化基于最大互信息(MMI)准则的区分性训练目标函数.在该方法中,首先把隐马尔科夫模型(HMM)的区分性训练问题看成一个受限的优化问题,并利用模型间的KL度量作为优化过程中的一个限制.再基于线性搜索的思想,指出通过限制更新前后模型间的KL度量,可将HMM的参数表示成一种简单的二次形式.该方法可用于优化混合高斯CDHMM模型中的任何参数,包括均值、协方差矩阵、高斯权重等.将该方法分别用于中英文两个标准语音识别任务上,包括英文TIDIGITS数据库和中文863数据库.实验结果表明,该方法相对传统的扩展Baum-Wekch方法在识别性能和收敛特性上都取得一致提升.

关键词：自动语音识别、区分性训练、受限线性搜索(CLS)

所属期刊栏目：23

分类号：TN912.34

在线出版日期：2010-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：450-455