• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Алгоритм оценки параметров авторегрессионной модели элементарных речевых единиц

Губочкин И. В.

Рассмотрена задача оценки параметров авторегрессионной модели элементарных речевых единиц типа фонем. Предложен итерационный алгоритм поиска авторегрессионной модели фонемы, заданной множеством ее реализаций, в основе которого лежит метод Ньютона, предназначенный для численной минимизации функций. Для этого были получены аналитические выражения для градиента и гессиана величины информационного рассогласования Кульбака–Лейблера между моделями авторегрессии. В ходе экспериментальных исследований на наборе фонем английского языка показано, что разработанный алгоритм, по сравнению с алгоритмом выбора эталона фонемы на основе критерия минимума суммы информационных рассогласований, требует меньших вычислительных затрат на больших объемах данных, а число необходимых итераций слабо зависит от объема входных данных. Кроме того, предложенный алгоритм позволяет находить такие модели фонем, которые обеспечивают более высокую вероятность правильного распознавания.