特征空间本征音说话人自适应

发布时间：2017-10-25 16:06

  本文关键词：特征空间本征音说话人自适应

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【摘要】：提出了特征空间本征音说话人自适应算法,该方法首先借鉴RATZ算法的思想,采用高斯混合模型对特征空间中的说话人信息进行建模;其次利用子空间方法实现对特征补偿项的估计,减少估计参数的数量,在对特征空间精确建模的同时,降低了算法对自适应数据量的需求.基于微软语料库的中文连续语音识别实验表明,该算法在自适应数据量极少时仍能取得较好的性能,配合说话人自适应训练能够进一步降低词错误率,其实时性优于本征音说话人自适应算法.
【作者单位】： 解放军信息工程大学信息系统工程学院;
【关键词】： 连续语音识别 说话人自适应 多高斯倒谱规整 本征音
【基金】：国家自然科学基金(61175017,61403415,61302107)资助~~
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 引用格式屈丹,杨绪魁,张文林.特征空间本征音说话人自适应.自动化学报,2015,41(7):1244-1252Feature Space Eigenvoice Speaker AdaptationQU Dan1YANG Xu-Kui1在现代语音识别系统中,自适应模块是其不可或缺的一个重要组成部分.它通过消除声学模型参数与测试语音声学特征之间

【共引文献】

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本文编号：1094457