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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