【摘 要】
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语音识别中,当有噪声存在的情况下,特征参数通常呈现双峰分布.针对这个特点,采用更为细致的双高斯模型来模拟这种分布,并且使用EM算法来获得相应的模型参数.最后通过参数变换
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系
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语音识别中,当有噪声存在的情况下,特征参数通常呈现双峰分布.针对这个特点,采用更为细致的双高斯模型来模拟这种分布,并且使用EM算法来获得相应的模型参数.最后通过参数变换使得训练和识别时的特征参数的分布都归一化为标准高斯分布,识别率得以提高,其性能明显优于常规的MVN方法.然而,在实际的工程应用中,需要能实时通过EM算法进行模型参数的更新.文章通过采用一些新的方法和策略来实现双高斯方法的实时on-line实现.通过在Aurora 2数据库上面的实验表明,这些方法取得了较好的效果.
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