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基于矢量泰勒级数的模型自适应算法
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2010-02-09
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在实际环境中，由于测试环境与训练环境的不匹配，语音识别系统的性能会急剧恶化。模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一，它通过测试环境下的少量自适应数据，将HMM 模型的参数变换到测试环境下。该文将矢量泰勒级数用于模型自适应，同时对HMM 模型的均值向量和协方差矩阵进行变换，使其与实际环境相匹配。实验证明，该文算法优于MLLR 算法和基于矢量泰勒级数的特征补偿算法，在低信噪比环境中性能提高尤为明显。
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