【摘 要】
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声学模型自适应算法研究目的是缓解由测试数据和训练数据不匹配而引起的识别性能下降问题。基于深度神经网络模型框架的自适应技术中,重训练是最直接的方法,但极容易出现过拟
【机 构】
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中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室; 国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11461141004,91120001,61271426);中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030100,XDA06030500);中科院重点部署项目(KYGD-EW-103-2);国家863计划(2012AA012503)
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声学模型自适应算法研究目的是缓解由测试数据和训练数据不匹配而引起的识别性能下降问题。基于深度神经网络模型框架的自适应技术中,重训练是最直接的方法,但极容易出现过拟合现象,尤其是自适应数据稀疏的情况下。文章针对领域相关的自动语音识别任务,对典型的两种声学模型自适应算法进行了尝试,实验了基于线性变换网络的自适应方法和基于相对熵正则化准则的自适应方法,并对两种算法进行了详尽地系统性能比较。实验表明,在不同的自适应数据量下,相对熵正则化自适应方法均能表现出较好的性能。
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