一种捆绑子空间分布隐马尔可夫模型的训练方法

摘要：

提出一种捆绑子空间分布隐马尔可夫模型的训练方法.该方法利用多变量相关系数将语音信号的特征向量进行子空间划分;利用k均值算法捆绑特征向量子空间的高斯分布,得到子空间高斯分布的原型,减少模型的参数.通过实验,用该方法训练的捆绑子空间隐马尔可夫模型,不仅提高了识别器的精确度和识别速度,而且节省了存储空间.

关键词：语音识别、隐马尔可夫模型、高斯分布

所属期刊栏目：22

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金60172048

在线出版日期：2006-09-11（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：301-303