【摘 要】
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状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷.本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性
【基金项目】
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supported by the Key Item Foundation of Hubei Provincial Department of Education, China
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状态输出概率密度为对角协方差矩阵高斯分布的隐马尔可夫模型(HMM-DG)在帧内特征相关建模方面存在缺陷.本文将因子分析方法与HMM-DG的混合高斯建模相结合,提出了一种具有弹性的帧内特征相关隐马尔可夫模型框架--基于因子分析的隐马尔可夫模型(HMM-FA),并导出了HMM-FA的训练算法.理论分析和仿真实验都表明:在训练数据相同的条件下,HMM-FA的性能优于HMM-DG.
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