基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应

发布时间：2017-11-06 21:21

  本文关键词：基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应

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【摘要】：本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入到本征音子说话人自适应,通过调整权重因子控制模型的复杂度,并通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现;最后将稀疏组LASSO约束的自适应算法与当前多种正则化约束的自适应方法进行比较。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入稀疏组LASSO约束后,本征音子说话人自适应方法的性能得到了明显提高,且稀疏组LASSO约束方法优于l1、l2和弹性网正则化方法。
【作者单位】： 信息工程大学信息系统工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61175017,61302107,61403415)~~
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言连续语音识别系统中训练数据与测试数据的不匹配会造成系统性能的急剧下降。声学模型自适应技术就是根据少量的测试数据对声学模型进行调整,增加其与测试数据的匹配程度,从而提高系统的识别性能。造成训练与测试数据不匹配的因素包括说话人、传输信道或说话噪声环境等,相

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本文编号：1149437