本文關(guān)鍵詞：特征空間本征音說話人自適應(yīng)

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【摘要】：提出了特征空間本征音說話人自適應(yīng)算法,該方法首先借鑒RATZ算法的思想,采用高斯混合模型對特征空間中的說話人信息進行建模;其次利用子空間方法實現(xiàn)對特征補償項的估計,減少估計參數(shù)的數(shù)量,在對特征空間精確建模的同時,降低了算法對自適應(yīng)數(shù)據(jù)量的需求.基于微軟語料庫的中文連續(xù)語音識別實驗表明,該算法在自適應(yīng)數(shù)據(jù)量極少時仍能取得較好的性能,配合說話人自適應(yīng)訓(xùn)練能夠進一步降低詞錯誤率,其實時性優(yōu)于本征音說話人自適應(yīng)算法.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學信息系統(tǒng)工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 連續(xù)語音識別 說話人自適應(yīng) 多高斯倒譜規(guī)整 本征音
【基金】：國家自然科學基金(61175017,61403415,61302107)資助~~
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 引用格式屈丹,楊緒魁,張文林.特征空間本征音說話人自適應(yīng).自動化學報,2015,41(7):1244-1252Feature Space Eigenvoice Speaker AdaptationQU Dan1YANG Xu-Kui1在現(xiàn)代語音識別系統(tǒng)中,自適應(yīng)模塊是其不可或缺的一個重要組成部分.它通過消除聲學模型參數(shù)與測試語音聲學特征之間

【共引文獻】

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【相似文獻】

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5 楊e，

本文編號：1094457