本文關(guān)鍵詞：基于稀疏組LASSO約束的本征音子說話人自適應

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【摘要】：本征音子說話人自適應方法在自適應數(shù)據(jù)量不足時會出現(xiàn)嚴重的過擬合現(xiàn)象,提出了一種基于稀疏組LASSO約束的本征音子說話人自適應算法。首先給出隱馬爾可夫—高斯混合模型下本征音子說話人自適應的基本原理;然后將稀疏組LASSO正則化引入到本征音子說話人自適應,通過調(diào)整權(quán)重因子控制模型的復雜度,并通過一種加速近點梯度的數(shù)學優(yōu)化算法來實現(xiàn);最后將稀疏組LASSO約束的自適應算法與當前多種正則化約束的自適應方法進行比較。漢語連續(xù)語音識別的說話人自適應實驗表明,引入稀疏組LASSO約束后,本征音子說話人自適應方法的性能得到了明顯提高,且稀疏組LASSO約束方法優(yōu)于l1、l2和彈性網(wǎng)正則化方法。
【作者單位】： 信息工程大學信息系統(tǒng)工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61175017,61302107,61403415)~~
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言連續(xù)語音識別系統(tǒng)中訓練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)的不匹配會造成系統(tǒng)性能的急劇下降。聲學模型自適應技術(shù)就是根據(jù)少量的測試數(shù)據(jù)對聲學模型進行調(diào)整,增加其與測試數(shù)據(jù)的匹配程度,從而提高系統(tǒng)的識別性能。造成訓練與測試數(shù)據(jù)不匹配的因素包括說話人、傳輸信道或說話噪聲環(huán)境等,相

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5 楊e，

本文編號：1149437