考虑状态持续时间的改进Viterbi算法及语音识别

针对考虑状态持续时间的 HMM,在非线性动态规划的基础上设计了改进的 Viterbi算法 ,并给出了 Viterbi算法和 K- means聚类相结合的语音识别过程 ,最后分别以一般和考虑状态持续时间的 HMM及 Viterbi算法对 50个汉语音节进行了识别实验。结果表明 ,考虑状态持续时间并应用改进的 Viterbi算法时 ,虽然语音训练过程要慢一些 ,但其识别速度几乎是一样的 ,而且误识率有明显的降低 。