Abstract-Förmågan hos en standard dolda Markov modell (HMM) eller expanderade tillstånd HMM (ESHMM) att korrekt modellera varaktighet distributioner av phonemes jämförs med specifika duration-fokuserade metoder såsom semi-Markov modeller eller variabla övergångssannolikheter. Det visas att antingen en trestats ESHMM eller en standard HMM med ett ökat antal stater kan nära matcha både Gamma distributioner och duration distributioner av phonemes från TIMIT corpus, mätt med Bhattacharyya avstånd till de verkliga distributionerna. Standard HMM är lätt att implementera med off-the-shälf verktyg, medan duration modeller kräver betydande algoritmisk utveckling och har högre beräkningskostnader när de genomförs, vilket tyder på att en enkel justering av HMM topologier är kanske en mer effektiv lösning på problemet med varaktighet än mer komplexa metoder.
Johnson tog itu med problemet med modellering av varaktighet distribution av telefoni, konstaterade att "en enkel anpassning till HMM topologier är kanske en mer effektiv lösning [..] än mer komplexa metoder" REF.
Capacity and complexity of HMM duration modeling techniques
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}