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基于多相关分组的HMM训练算法 被引量：5
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作者 王新民 黄新堂 姚天任 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期179-182,共4页
在用多观察序列训练HMM理论的基础上,提出了一种基于对多观察序列按多相关系数分组的HMM训练算法(简称基于多相关分组的HMM训练算法).该算法避免了直接计算条件概率的困难,与传统的Baum-Welch算法相比,既考虑了训练序列之间的相关性,又... 在用多观察序列训练HMM理论的基础上,提出了一种基于对多观察序列按多相关系数分组的HMM训练算法(简称基于多相关分组的HMM训练算法).该算法避免了直接计算条件概率的困难,与传统的Baum-Welch算法相比,既考虑了训练序列之间的相关性,又不增加计算量. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 多观察序列训练HMM理论 多相关分组 HMM训练算法 Baum-Welch算法 语音识别
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