【摘 要】
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尽管近年来,语音识别技术在说话人无关的任务上取得了很大进步,语音识别的识别率也得到了显著的提升,但是由于训练过程中的数据与实际场景的数据不匹配导致说话人无关的语音识别系统的识别率依旧不如说话人相关的语音识别系统。说话人自适应技术尝试利用目标说话人少量数据将说话人无关的语音识别系统转为说话人相关的语音识别系统。在说话人自适应的过程中,一个主要的问题是数据的稀疏性问题。已有的说话人自适应技术没有从本质
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尽管近年来,语音识别技术在说话人无关的任务上取得了很大进步,语音识别的识别率也得到了显著的提升,但是由于训练过程中的数据与实际场景的数据不匹配导致说话人无关的语音识别系统的识别率依旧不如说话人相关的语音识别系统。说话人自适应技术尝试利用目标说话人少量数据将说话人无关的语音识别系统转为说话人相关的语音识别系统。在说话人自适应的过程中,一个主要的问题是数据的稀疏性问题。已有的说话人自适应技术没有从本质上解决说话人自适应过程中的数据稀疏性问题。本文提出了一种LF-MMI准则下的基于辅助数据正则化的说话人自适应方法。主要的创新点如下:1)探究了LF-MMI训练准则下有监督和无监督的说话人自适应,比较了不同Lattice对说话人自适应的影响,选取合适的Lattice用于后续的说话人自适应实验。2)分析了数据的稀疏性问题,针对该问题,提出了基于辅助数据正则化的说话人自适应方法。引入辅助数据集来缓解数据的稀疏性问题,扩充了自适应数据并且修改了说话人自适应的损失函数,提高了模型的性能。本文在Librispeech和AISHELL1数据集上进行了实验,实验结果表明,在1分钟的语音下,与说话人无关模型相比,有监督和无监督的说话人自适应分别取得18%和12%的相对提升,在AISHELL1上也可以取得一致性的提升。
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