基于树的相关系数补偿满方差建模技术研究
为了实现语音识别中基于HMM的满方差建模，本文提出了基于树的相关系数的补偿方法。首先自顶向下构建状态的回归树，用简化的仅考虑协方差的对称Kullback–Leibler 散度来度量高斯之间的差异。每个高斯核接到相应状态下作为叶子节点。叶子节点的相关系数矩阵用其父节点及祖先节点的相关系数矩阵的线性插值得到。线性插值权在最大似然意义下进行优化。实验结果显示取得的识别性能明显优于异方差线性判别分析、半绑定协方差、基于树的协方差非对角补偿等方法。
语音识别 满方差建模 隐含马尔科夫模型
陈思宝 姚志强 胡郁 王仁华
中国科学技术大学，讯飞语音实验室，合肥，230027
国内会议
安徽黄山
中文
2007-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）