[转]data-driven与决策树聚类的两种方法
参考文章：
http://blog.csdn.net/quheDiegooo/article/details/60873999
http://blog.csdn.net/quhediegooo/article/details/61202901
在发音过程中，因为协同发音的影响，同一个音素在不同的位置，其发音变化很大，如下图所示：
同样的元音[eh]在不同的单词中的发音在频域上区分非常明显。
因为单音素monophone 是上下文独立的（context-independent）
为了能够表示这种区别，因此提出了triphone的概念，triphone是根据左右音素来确定的，因此是上下文相关的（context-dependent）
上图中：W对应的是词组；Q对应的是monophone；L对应的就是triphone；P对应聚类或者状态绑定之后的triphone
接下来本文就要讨论triphone聚类/状态绑定的过程。
聚类过程有2中，一种是居于数据驱动的聚类过程，第二种是基于决策树的聚类过程
一、基于数据的过程
HMM状态绑定过程如下：
步骤为：
1）用flat-start方式创建 monophone集合，每个状态的输出概率密度函数为单高斯概率密度，均值，方差为训练数据的全局均值和方差（上图1）；(该单音素对应的所有训练数据，求均值和方差)；
2）用EM算法迭代3-4次，对高斯参数重新进行估计（上图1）；(该单音素对应的所有训练数据，EM迭代训练)；
3）每个单高斯monophone q被克隆一次,用来初始化那些在训练数据出现的，未被绑定的triphone: x-q+y（上图步骤2）；(单音素拷贝到3音素，完成初始化)
4）对这些triphone，用EM算法再次迭代(这里)，来高斯参数重新进行，同时状态j的占用数γ被计算出来（上图步骤2）；（三音素的个例单独训练，如图，不是相同中心音素的训练成一个模型）
5）来自同一个monophone的三音素集合，相应的状态被聚类，在每个聚好的类中，选择一个状态作为典型，同类中的状态绑定到这个状态（上图步骤3）；
6）绑定完成之后，对步骤5中的所有triphone的高斯参数再次进行EM迭代同时增加高斯混合模型中的分量（components），直到分量个数达到设定的预期或者性能达到测试预期。（上图步骤4）
上面过程简单总结就是：
monophone训练->monophone克隆->同样的状态进行绑定->增加混合高斯模型个数到设定值
基于data-driven的方法是根据状态的均值和方差进行聚类，这种方法的缺点是训练数据中未出现过的的triphone没有办法处理
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
二、triphone决策树聚类
基于data-driven的聚类算法，如KNN，有个缺点，就是无法处理训练数据中没有出现过的triphone，基于决策树的聚类可以解决这个问题。
基于决策树的聚类过程中，把任意一个phone分裂成2类，其log 似然必然会增加，因为分裂后同样的个数的数据，其参数增加一倍，因此，选择不同的question对phone集合进行分裂，使得分裂后的log 似然增加最大。具体描述如下：
1）初始所有的状态都在一个类别中，作为tree的root节点；
2）找到一个question，使得分裂后的2个类别的log 似然增加最大，把当前的question作为当前tree节点的问题；
3）从上到家重复这个过程，直到分裂后，增加的log 似然小于某个给定的阈值；
4）最后，对不同父亲节点的两个叶子节点的类别成一个类，计算其减少的log 似然是否小于给定的阈值，如果小于这个阈值，则合并，否则不合并。
其中log似然计算公式如下：s表示HMM中的状态，F代表训练数据中的帧，γ代表占用数(state occupation counts)
实际中通过monophone训练triphone的过程综合了状态绑定和决策树聚类的过程，核心步骤如下所示：
1）用flat-start方式创建 monophone集合，每个状态的输出概率密度函数为单高斯概率密度，均值，方差为训练数据的全局均值和方差(该单音素对应的所有训练数据，求均值和方差)；
2）用EM算法迭代3-4次，对高斯参数重新进行估计(该单音素对应的所有训练数据，EM迭代训练)；
3）对train data中出现的所有x-q+y音素，拷贝monophone q的状态的参数给triphone x-q+y，这样创建了上下文相关音素x-q+y，这步也是对triphone进行初始化的过程(单音素拷贝到3音素，完成初始化)
4) 对这些triphone，用EM算法再次迭代，来高斯参数重新进行，同时状态j的占用数(state occupation counts)γ被计算出来 （三音素的单独训练，如图，不是相同中心音素的训练成一个模型）
5) 把这些trephine用上述介绍的决策树聚类算法进行聚类。
6）最后对每个类增加高斯混合模型的component，并用EM重新估算高斯参数，直到节点个数到达给定的阈值。
以上就完成了monophone生成triphone的过程。
