【摘 要】
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该文主要针对非特定人语音识别系统识别率不够理想的缺陷,研究了部分比较实用的说话人自适应算法,并且主要针对以离散隐马尔可夫模型(Discretr Hidden Markov Mkdel,简称DHMM
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该文主要针对非特定人语音识别系统识别率不够理想的缺陷,研究了部分比较实用的说话人自适应算法,并且主要针对以离散隐马尔可夫模型(Discretr Hidden Markov Mkdel,简称DHMM)为框架的语音识别系统,希望能通过说话人自适应训练,提高非特定人语音识别系统的识别率.首先针对非特定人语音识别系统普遍存在的问题,引入了说话人自适应的概念.然后从第二部分起依次阐述了基于说话人分类的自适应方法,基于特征规格化和概率谱映射的自适应方法,及针对以DHMM为框架的语音识别系统,阐述了对系统的矢量量化(VQ)码本和DHMM参数进行人自适应修正的几种方法.针对传统的有监督按说话人分类自适应方法该文提出了一种基于树形结构的改进算法,实验结果表明,该种方法对系统产生了较好的自适应效果.最后两部分从实验的角度对该文所述的几种主要的自适应方法进行了验证.
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