计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (3): 113-116.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.034
杨笔锋,张英杰
YANG Bifeng,ZHANG Yingjie
摘要: 针对用于隐马尔科夫模型(HMM)训练的经典Baum Welch算法容易陷入局部最优解这一问题,提出基因克隆的Baum Welch算法。该算法在Baum Welch算法迭代计算到10-3以内不再改变的情况下,在当前已获得局部最优参数B矩阵的基础上,执行基因克隆算子,获得优化的HMM的B参数,进一步提升Baum Welch算法语音模板的输出概率。实验结果表明:该算法模板计算概率大于经典的Baum Welch算法,获得了比Baum Welch算法更优的训练模板。
中图分类号: