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MLLR

  • 語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上

    語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上,研究兩種基于模型 的自適應算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。 實驗結果表明,不論采用哪種自適應都能使識別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進性,但收斂性較差, 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性,但其漸進特性卻不如MAP。 文章討論了在側汰P自適應中,初始模型參數的先驗知識對自適 應效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對自適應效果的影響。文 章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應效果,從結果看MAP 和MLLR結合的方法比單獨使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學模型的MLLR算 法等效性進行討論,并給出了統一的算法框架。

    標簽: MLLR MAP nh 語音識別

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:bakdesec

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