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a fuzzy-clustering analysis based phonetic tied-mixture hmm

Chinese Journal of Acoustics 2005年第4期24卷 347-353页

作者： XU Xianghua ZHU Jie GUO Qiang School of Control Science and Engineering Shandong University Ji'nan 250061 Department of Electronic Engineering Shanghai Jiaotong University Shanghai 200030

To efficiently decrease the size of parameters and improve the robustness of parameters training, a fuzzy clustering based phonetic tied-mixture model, FPTM, is presented. The Gaussian codebook of FPTM is synthesized from Gaussian components belonging to the same root node in phonetic decision tree. fuzzy clustering method is further used for FPTM covariance sharing. Experimental results show that compared with the conventional PTM with approximately the same parameters size, FPTM decrease the size of Gaussian weights by 77.59% and increases word accuracy by 7.92%, which proves Gaussian fuzzy clustering is efficient. Compared with FPTM, covariance-shared FPTM decreases word error rate by 1.14% , which proves the combined fuzzy clustering for both Gaussian and covariance is superior to Gaussian fuzzy clustering alone.

关键词： a fuzzy-clustering analysis based phonetic tied-mixture hmm PTM than

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