基于baumwelch算法hmm模型的孤词算法研究

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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