人工智能及识别技术文章编号:文献标识码:中图分类号:TN912
34半连续HMM码本生成算法的研究李军,朱小燕,王东(清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084)摘要:本文对基于半连续隐马尔科夫模型(SCHMM)语音识别系统的码本生成算法及其原理进行了探讨
阐述了译码器扰动简化随机松弛聚类算法(SR-D),并将其应用到初始码本生成中
实验结果表明这种方法能显著地提高系统性能
初始码本生成后,采用最大似然准则对生成的码本进行了训练,使得码本和SCHMM其它参数达到较好的一致
本文也探讨了码本大小及其对最终性能的影响并给出了相关实验结果
关键词:SCHMM,聚类,码本,随机松弛TheResearchofCodebookGenerationAlgorithminSCHMMLiJun,ZhuXiaoyan,WangDong(StateKeylabofIntelligentTechnologyandSystem,TsinghuaUniversity,Beijing100084)【Abstract】ThispaperdiscussedthealgorithmsofcodebookgenerationinSCHMMbasedspeechrecognitionsystemandtheirfundamentalprinciple
IntroducingthebasicdisciplineofStochasticRelaxation-Division(SR-D)algorithm,weintroducedthegeneralideaintoourinitialcodebookgenerationalgorithm
Theexperimentresultsshowthatournewmethodsignificantlyimprovesthesystemperformance