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本文提出一种新的说话人自适应方法：最大后验（ＭＡＰ）估计与最近邻线性回归（ＮＮＬＲ）结合的自适应，利用模型近邻信息和ＭＡＰ自适应结果，建立线性回归模型，对没有自适应数据的模型完成模型调整。实验证明，ＮＮＬＲ要优于另一种用于ＭＡＰ自适应框架的模型插值方法：向量域平滑（ＶＦＳ）。
最大后验估计和最近邻线性回归结合的说话人自适应方法
【摘 要】
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本文提出一种新的说话人自适应方法：最大后验（ＭＡＰ）估计与最近邻线性回归（ＮＮＬＲ）结合的自适应，利用模型近邻信息和ＭＡＰ自适应结果，建立线性回归模型，对没有自适应数据的模型完成模型调整。实验证明
【机 构】
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清华大学计算科学与技术系智能技术与系统国家重点实验语音,清华大学计算科学与技术系智能技术与系统国家重点
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2000年11期
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