【摘 要】
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提出了特征空间本征音说话人自适应算法,该方法首先借鉴RATZ算法的思想,采用高斯混合模型对特征空间中的说话人信息进行建模;其次利用子空间方法实现对特征补偿项的估计,减少
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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提出了特征空间本征音说话人自适应算法,该方法首先借鉴RATZ算法的思想,采用高斯混合模型对特征空间中的说话人信息进行建模;其次利用子空间方法实现对特征补偿项的估计,减少估计参数的数量,在对特征空间精确建模的同时,降低了算法对自适应数据量的需求。基于微软语料库的中文连续语音识别实验表明,该算法在自适应数据量极少时仍能取得较好的性能,配合说话人自适应训练能够进一步降低词错误率,其实时性优于本征音说话人自适应算法。
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