解决Baum-Welch算法下溢问题的参数重估公式中存在的问题及其更正

Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法在实际应用中存在算法下溢问题,参考文献ｌ～文献３中都介绍了尺度变换（Ｓｃａｌｉｎｇ）算法以解决该问题．然而这３篇文献的算法公式中存在不同程度的错误．实验结果显示原算法会导致模型训练不收敛或收敛性不好而导致识别率不高．本文分析了这些文献算法公式中存在的问题并推导给出正确公式．使用了修正后算法的语音识别系统有良好的收敛性而且可以获得较高的识别率．