基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
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,探索云南纳西族和傈僳族两种母语说话人的汉语普通话语音识别问题,实验结果显示有显著效果.
推荐文章
非母语语音识别中的说话人自适应方法
非母语语音识别
说话人自适应
HMM模型
深层神经网络语音识别自适应方法研究
语音识别
声学模型自适应
深层神经网络
基于最大后验概率的语音合成说话人自适应
隐马尔可夫模型
语音合成
说话人自适应
最大后验概率
结构化最大后验概率
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于MLLR和MAP非母语说话人自适应语音识别
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 非母语语音识别 说话人自适应 MLLR MAP
年,卷(期) 2005,(z1) 所属期刊栏目 语音合成、识别及对话
研究方向 页码范围 196-199
页数 4页 分类号 TN91
字数 3617字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2005.z1.050
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 普园媛 云南大学信息学院 38 102 6.0 7.0
2 杨鉴 云南大学信息学院 43 201 8.0 13.0
3 尉洪 云南大学信息学院 16 160 6.0 12.0
4 赵征鹏 云南大学信息学院 21 113 7.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
非母语语音识别
说话人自适应
MLLR
MAP
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
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导