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最大似然线性回归说话人自适应算法在LPHMM中的应用

王晶莹  王作英  欧智坚  
【摘要】:本文提出了一种改进的最大似然线性回归说话人自适应方法一线性预测最大似然线性回归说话人自适应方法。由于LPHMM相比于经典的HMM充分利用了语音信号的时间相关性信息,能更充分地描述语音特性,因此将MLLR应用在LPHMM 中能得到更好的说话人自适应效果。自适应过程可以分为两个阶段:第一阶段,对特征去相关;第二阶段,对均值自适应。作者通过大词汇量连续语音识别实验果证明:这种做法可以明显降低语音识别系统的误识率。

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