量化子空间分布隐马尔可夫模型OA北大核心CSCDCSTPCD
Hidden Markov model with quantized subspace distribution
提出了量化子空间分布隐马尔可夫模型(QSDHMM).该模型可由连续分布隐马尔可夫模型(CDHMM)导出,方法是先将CDHMM的高斯分布投影到K个子空间,然后将每个子空间高斯分布聚类成一个数目较小的"高斯分布原型".用这些"高斯分布原型"可以表示出声学模型的状态分布.理论分析和仿真实验表明,对于大词表连续语音识别系统,与CDHMM相比较,QSDHMM可以压缩模型参数18倍,从而节省系统存储空间,但精度无明显降低.
王新民;姚天任
孝感学院物理系华中科技大学电子与信息工程系
信息技术与安全科学
隐马尔可夫模型量化子空间分布隐马尔可夫模型量化子空间分布
《华中科技大学学报（自然科学版）》 2003 (7)
16-18,3
湖北省教育厅重点项目基金资助(2002A02004).
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