噪声环境下基于最大后验非线性变换的隐马尔可夫模型自适应算法

• 作者: 刘海滨 吴镇扬 曾毓敏 赵力
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 467-471
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

由于训练环境和识别环境的失配,识别系统的性能会严重下降.为此,提出了基于最大后验概率非线性变换的环境自适应算法,可以减小由于环境的失配所引起的系统性能的下降.在本算法中,利用分段线性回归近似非线性变换将训练环境下隐马尔可夫模型(HMM)的均值向量变换到识别环境,减小环境的失配,变换参数的估计采用了最大后验概率估计(MAP).数字语音识别实验证明:该环境自适应算法的识别性能优于MLST,MAPLR和MLLR等算法.