基于HMM连接语音自动切分中的初始化模型研究

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 。