【摘 要】
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在实际环境中,由于测试环境与训练环境的不匹配,语音识别系统的性能会急剧恶化.模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一,它通过测试环境下的少量自适应数据,将HMM模
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在实际环境中,由于测试环境与训练环境的不匹配,语音识别系统的性能会急剧恶化.模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一,它通过测试环境下的少量自适应数据,将HMM模型的参数变换到测试环境下.该文将矢量泰勒级数用于模型自适应,同时对HMM模型的均值向量和协方差矩阵进行变换,使其与实际环境相匹配.实验证明,该文算法优于MLLR算法和基于矢量泰勒级数的特征补偿算法,在低信噪比环境中性能提高尤为明显.
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