说话人自适应相关论文
尽管近年来,语音识别技术在说话人无关的任务上取得了很大进步,语音识别的识别率也得到了显著的提升,但是由于训练过程中的数据与......
在语音合成中,使用少量的用户录制数据进行说话人自适应一直面临着一个问题:如何在不过分降低合成声音的自然度的情况下,提高合成......
该文针对汉语广播电视新闻语音识别的技术难点,主要进行了以下几个方面广泛而深入的研究.首先:在广播电视新闻语音的连续语音分割......
本文针对影响语音识别系统性能的各种因素,研究了适用于低代价嵌入式语音识别系统的算法,这些算法以极少的计算代价显著地提高了低......
该论文回顾了汉语连续语音识别的基础知识,包括隐含马尔可夫模型、语音特征参数的提取、声学模型、语言模型、识别过程和汉语的声......
鸡尾酒会问题,即在一段同时有多个说话人的语音中追踪和分辨每一个说话人的语音,是语音领域中最重要的问题之一。尽管自动语音识别......
随着深度神经网络在大词汇连续语音识别中的应用越来越广泛,基于深度神经网络架构的语音识别系统也逐渐成为人们研究的重点与热点......
语音识别技术的研究和发展带动了许多产业的发展，它使人和机器的交流变得更自然、更方便、更灵活。用于激光扫描语音控制系统的研究......
汉语连续语音识别的研究已经进行了十多年,取得了一定的成果,但仍然有许多重大的技术问题亟待解决。首先,声学模型的鲁棒性和准确......
随着航海技术和计算机技术的快速发展,船舶导航自动化程度越来越高,但是船舶导航系统警报大都还采用机械式的声响,海员需要用肉眼......
该文针对非特定人命令集汉语语音识别,就实用语音识别系统中涉及到的若干关键技术,进行了较深入的研究和探讨.1)在分析比较DTW和HM......
近些年来,语音识别任务中的说话人自适应技术在实际工程中得到广泛应用.基于i-vector的说话人自适应是其中最为重要的一种,但是提......
交通广播中存在着多个说话人,本文讨论利用说话人聚类技术解决MLLR对自适应数据在量和文字标注上的要求,提高关键词识别率,实验证......
在基于语音学决策树状态聚类时,包含不同数量捆绑状态的决策树对应不同的复杂度.通过研究模型的复杂度对系统性能和说话人自适应的......
语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注.最大似然模型插值(maximum likelihood model interpolation, MLMI)算法是一种......
为了降低语音识别系统中噪声的影响,提出一种利用隐空间投影算法的模型自适应方法。该方法利用状态间的相关性提取出反映码本和待......
提出了一种最大后验 (m aximum a posteriori,MAP)估计和加权近邻回归 (weighted neighbors regression,WNR)相结合的说话人自适应......
为了克服噪声对语音识别系统的影响,提出了一种基于主曲线的说话人自适应方法,这种方法可以通过一组主曲线描述所有状态的特征统计......
说话人自适应是提高非特定人语音识别系统识别性能的有效手段,本文针对非母语说话人,结合常规的自适应技术MLLR和MAP,探索云南纳西......
本文提出了一种新的说话人自适应算法———最大似然模型插值。其基本思想是 ,利用语音单元间的相关性 ,根据最大似然准则由一组说......
本文介绍了稳健语音识别中的一种说话人聚类算法,包括它在语音识别中的作用和具体的用法,聚类中常用的特征、距离测度,聚类的具体......
该文根据云南境内少数民族同胞说普通话时明显带有民族口音的语言使用现状,介绍了一个以研究非母语说话人汉语连续语音识别为目的......
语音识别系统在实用环境中的鲁棒性是语音识别技术实用化的关键问题。鲁棒性研究的核心问题是如何解决实用环境语音特征和模型与干......
介绍了说话人自适应技术中的特征语音（Eigenvoice,EV）方法。用最大后验概率特征分解（Maximum a Posteriori Eigen-decomposition,MAPE......
声道归一化是语音识别中说话人自适应的方法之一,在噪声环境下对其进行了研究并做了一系列的实验.在实现过程中,首次在噪声环境下......
本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。为此......
针对语音识别系统中快速说话人自适应问题,提出了一种支持说话人权重算法.该算法通过支持说话人的计算实现了说话人选择与自适应参......
近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)技术在语音识别(Auto Speech Recognition,ASR)领域的应用快速发展,已经成为了ASR......
该文讨论了不同非母语条件下的语音识别说话人自适应问题，提出了说话人分类和声学模型合并两种不同的自适应方法，并用实验说明了所提......
该文提出一种基于低秩约束的本征音子（Eigenphone）说话人自适应方法。原始的本征音子说话人自适应方法在自适应语料充分时具有很好的......
说话人自适应技术利用特定说话人提供的语料,让语音识别系统在识别性能上针对该说话人有明显的提升。它可以将说话人无关的识别系......
在基于隐马尔可夫模型的语音合成说话人自适应中，通常的最大似然线性回归（Maximum likelihoad linearregression，MLLR）方法在自适应后......
语音信号位于一个高维空间中,受发音上下文、说话人、说话环境等因素的影响,它存在大量的不确定性。如何根据有限的训练数据得到精......
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深度神经网络是近年来非常流行的一种语音识别声学建模技术,其性能比之前主流的高斯混合模型有显著提高,但是深度神经网络的说话人......
近年来,深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)技术在自动语音识别(Auto Speech Recognition,ASR)中取得了重大的突破,相比于传统......
本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算......
本文提出一种基于词格信息的置信度计算方法,估计自适应语音识别结果的可靠性,将不可靠的语音从自适应训练集中去掉,从而减小无监......
针对语音识别系统中测试的目标说话人语音和训练数据的说话人语音存在较大差异时,系统识别准确率下降的问题,提出一种基于深度神经......
将正则化方法应用于本征音说话人自适应算法中,有效地解决了说话人子空间基的先验选择问题.通过对似然函数引入适当的正则项,在优......
随着神经网络及语音识别的迅速发展,对语音识别中的说话人自适应技术的深入研究越来越受到重视。对基于DNN声学模型的说话人自适应......
说话人自适应是提高非特定人语音识别系统识别性能的有效手段 .本文介绍了说话人自适应研究的现状 ,包括自适应的不同方式和不同算......
首先对深度学习的发展历史以及概念进行简要的介绍。然后回顾最近几年基于深度学习的语音识别的研究进展。这一部分内容主要分成以......
近年来,语音识别中的关键词检出技术的研究取得了很大的进展,并且应用在电话信道的条件下。然而在实际应用中,实验室“成功”的检......
近年来非特定人的语音识别系统已经取得了令人鼓舞的性能。但是在实际应用时，由于环境和说话人的改变导致了训练和测试条件的不匹配......
近年来，人工智能开始越来越多的出现在不同的场景当中，无人车平台的交通广播音频信息检索系统就是其中的一个应用。交通广播音频信息......
