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对于开放域的文语转换系统来说，最佳训练文本集的选择是至关重要的，尤其在希望文语转换２系统能实现对不同说话人语音的自适应建模时，以音长模型为例，在线性模型的假设下，通过对设计矩阵结构的扩展，提出了基于多模型合并的贪婪选择算法。实验表明，由于充分利用了不同子类模型选择文本间的巨大冗余度，从而显著减少了所需训练语句的数量。同时，通过改进拟阵覆盖问题中你价函数的形式，将算法进一步推广至使训练文本中音素总数