本文選題：說話人 + 自適應(yīng)方法��； 參考：《聲學(xué)學(xué)報》2014年04期

【摘要】：針對現(xiàn)有子空間自適應(yīng)方法無法確定最佳說話人子空間的問題,提出一種基于匹配追蹤的說話人自適應(yīng)方法。將說話人自適應(yīng)視為一種高維信號的稀疏分解問題,利用本征音和參考說話人超矢量的各自優(yōu)勢聯(lián)合構(gòu)造說話人字典;依據(jù)匹配追蹤原理,通過迭代優(yōu)化,以后驗方式確定最佳說話人子空間維數(shù)及其基矢量。引入冗余基矢量檢測與去除機制以保證算法的穩(wěn)定性,并通過快速遞推算法得到新說話人坐標(biāo)�；跐h語連續(xù)語音識別的有監(jiān)督說話人自適應(yīng)實驗結(jié)果表明,與本征音及參考說話人加權(quán)方法相比,平均有調(diào)音節(jié)正識率相對提高了1.9%。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing subspace adaptive methods can not determine the optimal subspace of the speaker, a speaker adaptive method based on matching tracking is proposed. The speaker adaptation is regarded as a sparse decomposition problem of high-dimensional signal. The speaker dictionary is constructed by using the respective advantages of intrinsic sound and reference speaker supervector, and is optimized by iteration according to the matching tracing principle. A posteriori method is used to determine the dimension of the optimal speaker subspace and its basis vector. The redundant basis vector detection and removal mechanism is introduced to ensure the stability of the algorithm, and the new speaker coordinates are obtained by a fast recursive algorithm. The experimental results of supervised speaker adaptation based on Chinese continuous speech recognition show that compared with the intrinsic tone and reference speaker weighting method, the average correct recognition rate of tonal syllable is improved by 1.9%.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61175017) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)(2012AA011603)資助
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1938253