Algorithm 具有底流的连续密度HMM在密度计算中的训练_Algorithm_Matlab_Probability Density_Underflow_Gmm

Algorithm 具有底流的连续密度HMM在密度计算中的训练

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Algorithm 具有底流的连续密度HMM在密度计算中的训练,algorithm,matlab,probability-density,underflow,gmm,Algorithm,Matlab,Probability Density,Underflow,Gmm,在Rabiner教程之后，我为单个观察序列（基于MFCC数据）实现了HMM的评估和训练算法。对于前向和后向算法，我还包括了处理下溢问题的建议缩放。对于Baum-Welch优化，我相应地计算概率为 log(P) = -sum(log(scaling coefficients)) Baum-Welch优化似乎在几次迭代中运行良好，直到我在计算密度时遇到下溢。我使用Matlab内置函数mvnpdf计算密度。经过几次迭代后，Matlab开始将最低密度设置为0。对于Baum-Welch优化中的以下计算，

在Rabiner教程之后，我为单个观察序列（基于MFCC数据）实现了HMM的评估和训练算法。对于前向和后向算法，我还包括了处理下溢问题的建议缩放。对于Baum-Welch优化，我相应地计算概率为

log(P) = -sum(log(scaling coefficients))

Baum-Welch优化似乎在几次迭代中运行良好，直到我在计算密度时遇到下溢。我使用Matlab内置函数mvnpdf计算密度。经过几次迭代后，Matlab开始将最低密度设置为0。对于Baum-Welch优化中的以下计算，排放/PDF矩阵中的零项产生NAN，进一步优化失败

如果您能帮助我规避或避免这个问题，我将不胜感激