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误差可控的GMM似然率近似算法

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摘要 在语音识别领域,连续概率密度GMM广泛应用于声学建模.由于标准算法复杂度高,各种基于高斯选择的似然率近似算法被提出,包括:部分距离消去(PDE)、最优混合分量预测(BMP)算法,以及部分距离消去的动态高斯选择算法(DGS).本文通过对各种算法的分析比较,在DGS的基础上引入误差控制参数,在保证算法运行效率的同时,有效的控制了运算误差的大小,为解决似然率近似算法中误差不可控的问题提供了新的思路.实验结果显示,此算法在不降低识别率的前提下,识别时间较标准算法减少10%以上.
作者 章忠宪 顾亚丽
机构地区 漳州职业技术学院计算机工程系
出处 《漳州师范学院学报（自然科学版）》 2013年第1期33-39,共7页 Journal of ZhangZhou Teachers College（Natural Science)
关键词 似然率计算 高斯选择 误差控制 识别准确率
分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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漳州师范学院学报（自然科学版）
2013年 第1期

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