广义可变参数隐马尔可夫模型（Generalized Variable Parameter HMMs, 简称GVP-HMMs）是一种针对可变环境噪音条件下的语音识别系统，它能够更灵活地适应目标环境中的变化因素，如多变的环境噪声。在传统语音识别系统中，处理与目标环境的不匹配问题是一个重要任务，尤其是当由于时间变化的因素（如环境噪声）造成的不匹配。为了解决这个问题，可以使用多风格训练、噪声自适应训练、不确定性解码等多种基于模型的技术。其中，多风格训练利用混合模型的隐式建模能力，而深度神经网络则提供对未见噪声条件的良好泛化能力。噪声自适应训练结构化地建模了环境噪声和其他因素引入到观测语音信号中的变化。
在针对时间变化因素进行处理时，传统的GVP-HMMs虽然能够较好地泛化并提高计算效率，但其模型复杂度控制仍是一个挑战。因此，本文提出了一个新颖的模型复杂度控制方法，用于改善传统GVP-HMMs的泛化性能和计算效率。这个方法通过在局部层面上自动确定高斯均值、方差以及模型空间线性变换轨迹的最优多项式度数，以降低模型复杂度。通过实验表明，在Aurora2和中等词汇量的普通话语音识别任务上，与多风格训练基线系统相比，该方法分别获得了20%和28%的显著错误率降低，同时在使用统一赋值多项式度数的基线GVP-HMM系统上实现了相对57%的模型尺寸压缩。
本文的研究成果对于优化语音识别系统的性能具有重要意义。通过自动控制模型复杂度，可以确保语音识别模型既保持足够的灵活性以适应不同的噪声环境，同时又能保持模型的紧凑性和高效性，这在实际应用中尤其重要。自动化的模型复杂度控制避免了对模型复杂度的人为判断，使得模型优化过程更加客观和高效。
具体实现方面，该论文介绍的方法通过局部层面上的自动确定最优多项式度数，这意味着在模型训练和运行过程中，每个参数的多项式度数将根据其对模型性能的贡献动态调整。这种方法减少了不必要的计算资源浪费，降低了模型对计算能力的要求，提高了模型的运行效率。同时，它也减轻了语音识别系统中常见的过拟合风险，因为过于复杂的模型会倾向于捕捉到数据中的噪声而非其底层分布规律。
此外，通过大量实验和性能评估，本研究不仅证实了该方法在多种语音识别任务上的有效性，而且在实证中也展示了该方法在实际应用中的潜力。例如，在使用标准基准数据集（如Aurora2）时，该方法能够实现显著的错误率降低和性能提升，这对于提高语音识别系统的准确性和可靠性有重要意义。
总而言之，本论文提出的自动模型复杂度控制方法，为语音识别系统的优化提供了一种新的思路。它不仅能够增强语音识别模型对不同环境的适应能力，还能够在保证识别精度的同时，优化模型的运行效率，减少计算资源消耗。这种方法的技术细节和实验结果对于从事语音识别和机器学习的研究人员来说，提供了宝贵的经验和见解。随着语音识别技术的不断发展，该方法将在未来的语音交互技术中扮演更加重要的角色。
