I denna uppsats presenteras en teoretisk ram för Bayesian adaptiv inlärning av diskret HMM och semi-kontinuerlig en med Gaussian blandning stat observation densiteter. Motsvarar de välkända Baum-Welch- och segmental k-means-algoritmerna för HMM-utbildning, utvecklas formuleringar av MAP (maximum a posteriori) och segmental MAP-uppskattning av HMM-parametrar. Dessutom presenteras en beräkningsmässig eektiv metod för uppskattning av segmentell kvasi-Bayes för halvkontinuerlig HMM. Den viktiga frågan om tidigare täthetsuppskattning diskuteras och en enkel metod för ögonblicksuppskattning ges. Den metod som föreslås i detta dokument kommer att tillämpas på vissa problem i HMM utbildning för taligenkänning såsom sekventiell eller satsvis utbildning, modellanpassning, parameter utjämning, etc.
Till exempel Ref. REF beskriver en maximal uppskattning i efterhand för Bayesian HMMs.
Bayesian Adaptive Learning of the Parameters of Hidden Markov Model for Speech Recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'journal': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}