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1、第36卷第1期河北科技大学学报Vol.36,No.12015年2月JournalofHebeiUniversityofScienceandTechnologyFeb.2015文章编号:1008-1542(2015)01-0052-06doi:10.7535/hbkd.2015yx01011基于Baum-Welch算法HMM模型的孤词算法研究陈军霞,刘紫玉(河北科技大学经济管理学院,河北石家庄050018)摘要:介
2、绍了隐Markov模型原理,它是用来描述含有未知参数的Markov过程,是描述随机过程统计特性的概率模型。在此基础上,设计了基于HMM模型的孤词检测实验,通过优化实验模型,采用Baum-Welch算法解决HMM模型的训练问题,找到HMM模型估计参数λ值,这在数学角度上等价于其他线性预测系数。此实验在减少不必要的HMM训练的同时,降低了算法复杂程度。为了测试Baum-Welch算法的有效性,进行了数据仿真实验,结果表明该算法是有效的。关键词:算法理论;Baum-Welch算法;隐Markov模型;随机过程中图分类
3、号:TP391.42文献标志码:AStudyonsolitarywordbasedonHMMmodelandBaum-WelchalgorithmCHENJunxia,LIUZiyu(SchoolofEconomicsandManagement,HebeiUniversityofScienceandTechnology,Shijiazhuang,Hebei050018,China)Abstract:ThispaperintroducestheprincipleofHiddenMarkovModel,whichi
4、susedtodescribetheMarkovprocesswithunknownparameters,isaprobabilitymodeltodescribethestatisticalpropertiesoftherandomprocess.Onthisbasis,designedasolitaryworddetectionexperimentbasedonHMMmodel,byoptimizingtheexperimentalmodel,UsingBaum-Welchalgorithmfortrain
5、ingtheproblemofsolvingtheHMMmodel,HMMmodeltoestimatetheparametersoftheλvalueisfound,inthisviewofmathematicsequivalenttootherlinearpredictioncoefficient.ThisexperimentinreducingunnecessaryHMMtrainingatthesametime,reducedthealgorithmcomplexity.Inordertotestthe
6、effectivenessoftheBaum-Welchalgorithm,Thesimulationofexperimentaldata,theresultsshowthatthealgorithmiseffective.Keywords:theoryofalgorithm;Baum-Welchalgorithm;hiddenMarkovmodel;stochasticprocess1HMM模型介绍隐Markov模型(HiddenMarkovModels,HMM)是一种描述随机过程统计特性的概率模型,用来描述
7、一个含有未知参数的Markov过程,在实际应用中,可用参数表示模型中的各种变量,其难点是从可观察收稿日期:2014-09-12;修回日期:2014-10-28;责任编辑:李穆基金项目:河北省自然科学基金(F2012208018);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2014027)作者简介:陈军霞(1973—),女,河北石家庄人,副教授,硕士,主要从事管理信息系统方面的研究。E-mail:chenjunxia1234@163.com陈军霞,刘紫玉.基于Baum-Welch算法HMM模型的孤词算法研究[J].
8、河北科技大学学报,2015,36(1):52-57.CHENJunxia,LIUZiyu.StudyonsolitarywordbasedonHMMmodelandBaum-Welchalgorithm[J].JournalofHebeiUniversityofScienceandTechnology,2015,36(1):52-57.第1期陈军霞,等:基于Baum-Welch算法HM
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