语音识别中隐马尔可夫模型初值的估计

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隐马尔可夫模型初值选择是语音识别中一个至关重要的问题,通常的解决办法有两种,一是将参数的初值设置为均匀分布之值,另一种方法是采用“分段K平均法”,这两种方法可能在数收敛于局部最优解或使算法的计算量增大。为了解决以上问题,本文首先在一些特定条件下分析观察序列与HMM参数的关系,然后给出一般情况下HMM初值的估计方法。
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