利用空间相关性的改进HMM模型

语音识别领域中所采用的经典HMM模型,忽略了语音信号间的相关信息。针对这一问题,利用语音信号的空间相关性对经典HMM模型进行补偿,得到一种改进模型。该方法通过空间相关变换,描述了当前语音特征与历史数据之间的空间相关性,从而对联合状态输出分布进行建模。改进模型的解码算法利用空间相关性变换的参数更新算法在经典HMM的解码算法基础上得到。实验结果表明,上述方法在说话人无关连续语音识别系统上获得了明显的性能改进。