【摘 要】
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针对语音识别中快速说话人自适应问题，对已有的说话人支持权重算法进行改进，利用支撑向量机（Support Vector Machines，SVM）参与支持说话人选择过程，并采用最大后验概率（Maximum a Po
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针对语音识别中快速说话人自适应问题，对已有的说话人支持权重算法进行改进，利用支撑向量机（Support Vector Machines，SVM）参与支持说话人选择过程，并采用最大后验概率（Maximum a Posteriori，MAP）代替最大似然（Maximum Likelihood，ML）准则进行支撑说话人权重的估算，最后对测试说话人进行线性组合。与现有的相关自适应方法相比，该算法能够有效提高自适应数据较少时的性能。实验结果表明，在仅有一句自适应语句的情况下系统汉字正识率从原有非特定人（Speake
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