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摘要:
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话人相关模型的线性组合得到测试者的说话人自适应模型.接着介绍了此插值框架下的两种具体自适应算法:均值线性插值算法和矩阵线性插值算法.实验证明上述算法有良好的收敛性,在只有3句自适应数据时便能使识别系统的性能有较大提高.
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文献信息
篇名 基于最大似然模型插值的快速说话人自适应算法
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 连续语音识别 说话人自适应 最大似然模型插值 均值线性插值算法 矩阵线性插值
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 49-53
页数 5页 分类号 TP391.42
字数 3205字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2002.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王作英 清华大学电子工程系 80 795 16.0 24.0
2 吕萍 清华大学电子工程系 24 320 9.0 17.0
3 陆大金 清华大学电子工程系 3 27 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
连续语音识别
说话人自适应
最大似然模型插值
均值线性插值算法
矩阵线性插值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
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2723
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5
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45413
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