一种改进的隐马尔可夫模型在语音识别中的应用

被引：5

作者：

胡磊

卢珞先

黄涛

机构：

[1] 武汉理工大学信息学院

来源：

信息与控制 | 2007年 / 06期

关键词：

隐马尔可夫模型; 异步隐马尔可夫模型; 语音识别; EM训练算法;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2007.06.005

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

提出了一种新的马尔可夫模型——异步隐马尔可夫模型.该模型针对噪音环境下语音识别过程中出现丢失帧的情况,通过增加新的隐藏时间标示变量Ck,估计出实际观察值对应的状态序列,实现对不规则或者不完整采样数据的建模.详细介绍了适合异步HMM的前后向算法以及用于训练的EM算法,并且对转移矩阵的计算进行了优化.最后通过实验仿真,分别使用经典HMM和异步HMM对相同的随机抽取帧的语音数据进行识别,识别结果显示在抽取帧相同情况下异步HMM比经典HMM的识别错误率低.

引用

页码：715 / 719+726 +726

页数：6