1.GMM-HMM的训练

1)训练GSM-HMM

(1)确定HMM拓扑结构

(2)初始化HMM模型参数

(3)在所有的utterances中计算所需的统计量

(4)使用公式更新模型参数

(5)不收敛，转至(3)

2)分裂高斯

(1)通过加上或减去小数字调整均值

(2)将原高斯分量权重一分为二，分给生成的高斯分量

N个高斯分量变为N+1个高斯分量

3)BW算法迭代至收敛

实现时为防止下溢(值趋近于0)，

可对相应值进行适当的缩放，

可在对数域计算(乘法变为加法)

4)若所需的高斯分量数目未达到，则转至2)

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