遗传算法优化的HMM学习与解码研究

"HMM的学习问题和解码问题研究" 这篇理学硕士学位论文深入探讨了隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）的学习问题和解码问题。HMM作为统计信号模型，自L.E. Baum在20世纪60年代提出基本理论以来，已广泛应用于语音识别、基因分析、文字识别、图像处理、目标追踪和信号处理等领域。 论文的创新点主要包括： 1. 针对HMM传统参数训练方法易陷入局部最优解的问题，以及参数训练的约束优化特性，论文提出了一种结合比较机制的遗传算法进行参数训练。这种方法通过仿真试验验证了其可靠性和全局最优解的搜索能力，有效解决了HMM训练中的优化难题。 2. 对于处理连续观察空间和连续时间的HMM，由于其复杂性，通常被忽视。论文对此进行了研究，提出了特定类型HMM的参数最大后验概率（MAP）估计方法，扩展了HMM的应用场景。 3. 在识别方法上，论文不仅讨论了经典的Viterbi解码算法，还推广了一种基于滤波和内插的简单模型下的非齐次非平稳隐马氏链状态识别算法。同时，论文对这种识别算法的误差进行了分析，增强了算法的适用性。 4. 论文还总结了HMM在语音降噪处理中的理论基础。对于受到强噪声影响的信号，需要先进行预处理以减小噪声影响，从而提升解码的准确性。 关键词涵盖了HMM、遗传算法、扩散过程、Viterbi算法、扩展的EM算法、Jenson不等式和滤波技术，表明论文的研究内容广泛且深入，对理解和改进HMM的实际应用具有重要意义。