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我使用HTK来训练声学模型。我最后一步是分裂电话gaussians的混合物。通常，我总是将所有电话（它们的内部状态）一步一步分开，然后在性能下降时重新评估并停止。HTK：通过电话优化混合分离手机
现在我想通过一个尝试拆分手机之一，因为这应导致同等或更好的整体效果。我这样做的方式是，尝试拆分每部手机，选择能够带来最佳结果的手机，保持分离，重新设置所有其他手机，然后重新开始。这需要很长的时间。我想把所有那些带来改进的不仅仅是最好的分开，然后进行下一次迭代。
我的问题是：如果拆分手机降低了性能，有没有在后面的阶段试图再次分裂的任何一点？或者我可以将它列入黑名单，然后尝试那些在最后一次迭代中带来改进的项目？
谢谢！我不知道HTK 3.5运动神经网络！你知道我需要多少训练数据吗？我有大约66个小时的训练数据。它适用于总计1000小时左右的一位发言者的数据集。顺便说一句，你不能黑名单。分裂'b'在第一次迭代中导致更差的性能，但是在第二次迭代中更好。 – Sixtease