改进的K均值初始化对CHMM语音识别性能提升研究

"CHMM语音识别初值选择方法的研究 (2012年)，上海理工大学学报，第XX卷第XX期" 在语音识别领域，隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种广泛应用的模型，用于解析语音信号并将其转化为可理解的文本或命令。然而，HMM在进行参数初始化时，传统的做法，如随机分配初始值或者使用K均值算法，可能会导致模型在训练过程中收敛到局部最优解，而非全局最优解。这会直接影响到模型的识别性能，降低语音识别的准确性。 针对这一问题，本文提出了一种改进的K均值算法，该方法首先根据最大距离原则选择初始的中心点，然后依据最小距离原则将原始数据分割成多个小类，接着在每个小类内部去除干扰点，以增强类内数据的相似性。这样的初始化过程有助于避免模型陷入局部最优，从而提高全局优化的可能性。 实验结果显示，采用改进后的K均值算法进行参数初始化，能够更有效地平滑逼近语音特征，使得模型在识别语音时表现出更高的准确率。这表明改进的方法在解决HMM训练中的局部最优问题上取得了显著的成效，对于提升语音识别系统的性能具有实际意义。 关键词：隐马尔科夫模型，语音识别，参数初始化，K均值算法 中图分类号：6W9D9D，文献标志码：N，分类在工程技术领域的论文，本文由上海理工大学光电信息与计算机工程学院的研究人员刘伶俐、王朝立和于震共同完成。他们专注于语音识别技术，特别是通过优化HMM的初始化策略来提高识别效率和准确性。这项研究对于推动语音识别技术的进步，尤其是在非线性控制、智能控制以及鲁棒控制等领域的应用，具有重要的理论价值和实践指导作用。