理解GMM-MMI

Question

在研究高斯混合模型和期望最大化算法的同时，我也遇到了一些针对EM算法局限性的“鉴别训练”的研究。特别是，使用最大限度的相互信息是相当普遍的。

我理解最大化相互信息背后的基本思想；然而，我找不到任何来源给出估计均值、方差、混合参数和预测标签所涉及的方程式。

请你把它们连同解释一起说出来好吗？

Answer 1

I-向量语言识别的多类鉴别训练，本文包含均值和协方差(对角线)的更新公式。

首先，您应该使用ML (因此从类数据中计算平均值和协方差)获得参数估计，然后根据公式(16-20)迭代更新它们。我不确定C0的含义。