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1、在語(yǔ)音識(shí)別方面,基于隱馬爾可夫模型的識(shí)別方法有著非常重要的地位,并且在實(shí)際應(yīng)用中得到了較好的識(shí)別結(jié)果.該文提出了基于最小誤識(shí)率準(zhǔn)則的區(qū)分訓(xùn)練方法,針目標(biāo)函數(shù)直接建立在Viterbi解碼的基礎(chǔ)上,以保證所得的隱馬爾可夫模型能提高識(shí)別率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此方法確實(shí)有一定的效果.此外,對(duì)算法的初值設(shè)置及實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的溢出問(wèn)題進(jìn)行了討論.該文對(duì)傳統(tǒng)的BP算法采用了向量的ε-加速算法和共軛梯度法進(jìn)行了加速,對(duì)相關(guān)的收斂性、穩(wěn)定性進(jìn)行了理論上的證明,并對(duì)
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