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基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法

罗宇 杜利民

罗宇, 杜利民. 基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法[J]. 电子与信息学报, 2004, 26(5): 722-726.
引用本文: 罗宇, 杜利民. 基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法[J]. 电子与信息学报, 2004, 26(5): 722-726.
Luo Yu, Du Li-min. HMM Local Optimal State Path-Based Data Imputation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(5): 722-726.
Citation: Luo Yu, Du Li-min. HMM Local Optimal State Path-Based Data Imputation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(5): 722-726.

基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建算法

HMM Local Optimal State Path-Based Data Imputation

  • 摘要: 该文提出了基于隐马尔可夫模型局部最优状态路径的数据重建(LOPDI)算法。该算法假设语音特征矢量是一个L状态隐马尔可夫模型的输出序列,基于局部最优状态路径估计产生语音特征矢量的次最优状态序列,并按最大后验概率准则(MAP)重建出缺失矢量。实验表明,LOPDI算法能够显著提高语音识别系统对加性噪声的鲁棒性。
  • Morris A C.[J].Cooke M, Green P. Some solutions to the missing feature problem in data classification, with application to noise robust ASR. Proc. ICASSP98, Seattle.1998,:-[2]Vizinho A, Green P, Cooke M, Josifovski L. Missing data theory, spectral subtraction and signalto-noise estimation for robust ASR: An integrated study[J].Eurospeech99, Budapest.1999, vol.5:2407-2410[3]Cooke M, Green P, Josifovski L, Vizinho A. Robust automatic speech recognition with missing and unreliable acoustic data[J].Speech Communication.2001, 34(3):267-285[4]Raj B, Seltzer M, Stern R. Reconstruction of damaged spectrographic features for robust speech recognition[J].In Proceedings ICSLP00, Beijing, China, October.2000, vol.1:375-360[5]Raj B. Reconstruction of incomplete spectrograms for robust speech recognition. [Ph.D Thesis],ECE Department, Carnegie Mellon University, April, 2000.[6]Rabiner L R, Juang B H. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice-Hall Press, 1993, Ch.6:321-389.[7]Steve Young, Dan Kershaw, Julian Odell, Dave Ollason, Valtcho Valtchev, Phil Woodland. The HTK Book (for HTK Version 3.0), Microsoft Corporation, 2000.
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出版历程
  • 收稿日期:  2003-02-27
  • 修回日期:  2003-06-10
  • 刊出日期:  2004-05-19

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