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本文讨论了基于 HMM算法对连续语料进行自动切分时模型初始化训练的有种子和无种子两种方法。用相同语料 ,在 HMM模型结构及定义完全相同的情况下 ,比较了用种子方法 (带时间标记 lab文件 )来初始化 HMM模型 ,以及用无种方法 (直接用所需切分的语料和不带时间标记的 lab文件 )进行 HMM模型初始训练的优缺点。文章最后通过比较波形和整理数据 ,得到结论 :有种子方法初始化 HMM模型对连续语料切分 ,尤其在元音上 ,明显优于无种子的切方法
Abstract:[1]张锡英等《隐马尔柯夫模型在话者识别中的应用》佳木斯大学报2000,18,1
[2]YoshuaBengio《MarkovianModels forSequentialData》U-niversite deMontreal,canada
[3]SHAIFINE《TheHierachicalHiddenMarkovModel:Anal-ysis andApplications》HebrewUniversity,Jerusalem,Israel
[4]黄寅飞吴文虎《汉语语音识别技术综述》清华大学计算机系
[5]邓伟赵荣椿《隐马尔柯地模型的一种面向对象的程序实现框架》西北工业大学报1999,04
[6]郭庆吴文虎方棣棠《隐马尔可夫模型中一种新的帧相关建模方法》软件学报1999,06
[7]易克初等《语音信号处理》国防工业出版社,2000年6月
基本信息:
中图分类号:TN912.3
引用信息:
[1]祝瑶卿,柴佩琪.基于HMM连接语音自动切分中的初始化模型研究[J].微型电脑应用,2003(07):12-14+2.
2003-07-20
2003-07-20