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文檔簡介
1、在語音識別方面,基于隱馬爾可夫模型的識別方法有著非常重要的地位,并且在實際應用中得到了較好的識別結(jié)果.該文提出了基于最小誤識率準則的區(qū)分訓練方法,針目標函數(shù)直接建立在Viterbi解碼的基礎(chǔ)上,以保證所得的隱馬爾可夫模型能提高識別率.實驗結(jié)果表明此方法確實有一定的效果.此外,對算法的初值設(shè)置及實現(xiàn)過程中的溢出問題進行了討論.該文對傳統(tǒng)的BP算法采用了向量的ε-加速算法和共軛梯度法進行了加速,對相關(guān)的收斂性、穩(wěn)定性進行了理論上的證明,并對
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