【摘 要】
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本文在分析了连续密度隐马尔可夫模型（CDHMM）的两种主要最大似然参数估计方法的基础上，引入模糊集思想，提出了分段模糊c－均值算法代替普通的分段k－均值算法进行CDHMM的最大似然参数
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本文在分析了连续密度隐马尔可夫模型（CDHMM）的两种主要最大似然参数估计方法的基础上，引入模糊集思想，提出了分段模糊c－均值算法代替普通的分段k－均值算法进行CDHMM的最大似然参数估计。文中给出了其实现方法。实验结果证明其在语音识别中具有很好的性能。
Based on the analysis of two main maximum likelihood parameters estimation methods of continuous density hidden Markov model (CDHMM), this paper introduces the idea of fuzzy sets and proposes a piecewise fuzzy c-means algorithm instead of the ordinary piecewise k-means The algorithm estimates the maximum likelihood of CDHMM. The article gives its implementation method. Experimental results show that it has good performance in speech recognition.
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