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我使用HTK來訓練聲學模型。我最後一步是分裂電話gaussians的混合物。通常，我總是將所有電話（它們的內部狀態）一步一步分開，然後在性能下降時重新評估並停止。HTK：通過電話優化混合分離手機
現在我想通過一個嘗試拆分手機之一，因爲這應導致同等或更好的整體效果。我這樣做的方式是，嘗試拆分每部手機，選擇能夠帶來最佳結果的手機，保持分離，重新設置所有其他手機，然後重新開始。這需要很長的時間。我想把所有那些帶來改進的不僅僅是最好的分開，然後進行下一次迭代。
我的問題是：如果拆分手機降低了性能，有沒有在後面的階段試圖再次分裂的任何一點？或者我可以將它列入黑名單，然後嘗試那些在最後一次迭代中帶來改進的項目？
謝謝！我不知道HTK 3.5運動神經網絡！你知道我需要多少訓練數據嗎？我有大約66個小時的訓練數據。它適用於總計1000小時左右的一位發言者的數據集。順便說一句，你不能黑名單。分裂'b'在第一次迭代中導致更差的性能，但是在第二次迭代中更好。 – Sixtease