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数学
基于结构风险最小化准则的高斯混合模型的参数估计
隐含马尔可夫模型中,观测向量的概率密度常用高斯混合模型来表示。目前,几乎所有的语音识别系统都是用极大似然准则来估计高斯混合模型的参数。但是,增加模型的成分数,可以使似然度单调上升;另一方面,过分复杂的模型会导致参数训练不充分,对测试集的识别效果反而不好。本文基于统计学习理论中结构风险最小化准则,导出了高斯混合模型的参数估计公式,与基线系统和其它成分数的选择方法相比,有较好的效果。此外根据实际应用时希望模型尽可能简单的原则推广了上述方法。在平均成分数相等的情况下,我们给出的方法比基线系统的误识率有一致的下降。
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声学学报
2003年05期
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