基于MCE的CHMM语音识别有效学习方法研究

语音识别中基于MCE准则的CHMM学习方法，是一项针对连续高斯混合马尔可夫模型（Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model，CHMM）的研究论文。该研究于2000年由赵力、邹采荣和吴镇扬三位作者在东南大学无线电工程系完成。他们探讨了如何运用Minimum Classification Error (MCE)原则来优化CHMM的学习过程。 MCE学习方法相较于传统的Maximum Likelihood (ML)方法，能够显著提升HMM（隐马尔可夫模型）的识别性能，因为它更侧重于找到最小分类错误的模型参数，而非单纯最大化似然性。然而，早期的研究在MCE学习的函数定义和最小化方法上仍有改进空间。本文的主要贡献在于提出了一种适合CHMM的简化形式的识别函数、误差函数和损失函数定义，以及一种有效的方法来最小化总损失函数，特别考虑到大词汇量汉语连续语音识别系统中计算量大的特性。 作者定义了总学习样本集合Y和各类样本集合，比如第k类有Nk个观察抽样样本，每个样本包含一系列观测值。在CHMM的MCE学习中，他们明确了识别函数的使用，这个函数旨在找到模型参数，使得模型对每个类别的预测最接近实际观察。误差函数则用来衡量模型预测与实际观察之间的差异，而损失函数则是根据这些误差综合评估模型性能。 为了减少总损失函数最小化过程中的计算负担，他们还设计了一种最小点搜索算法，这种算法能够在保证学习效果的同时，降低模型训练的复杂度。通过大规模的非特定话者汉语连续语音识别实验，作者验证了他们的函数形式和损失函数最小化方法对CHMM的MCE学习确实有效，显著提高了识别准确性和效率。 总结来说，这篇论文不仅提供了MCE学习方法在CHMM上的具体应用，还提出了优化策略，对于语音识别领域的模型训练和性能提升具有重要意义。其研究成果对于后续的研究者来说，是理解和改进CHMM学习技术的重要参考文献。