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1、該論文以進(jìn)化計(jì)算為核心優(yōu)化算法,主要研究了它在語(yǔ)音識(shí)別中的聲學(xué)模型訓(xùn)練以及說(shuō)話(huà)人辨認(rèn)中的模型訓(xùn)練中的應(yīng)用.該文利用進(jìn)化計(jì)算的全局搜索的特點(diǎn),把它引入模型的訓(xùn)練.針對(duì)訓(xùn)練過(guò)程中收斂速度過(guò)慢的情況,結(jié)合隱馬爾柯夫模型(HMM)的特點(diǎn),提出了一種混合算法,把Baum-Welch方法和進(jìn)化計(jì)算結(jié)合起來(lái).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種混合算法一方面優(yōu)化了模型的最大似然訓(xùn)練結(jié)果,另一方面又顯著改善了進(jìn)化計(jì)算的收斂速度,減少了進(jìn)化計(jì)算的運(yùn)算量.接著,對(duì)HMM的求
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