【摘 要】
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变异情况对语音的影响是导致语音识别系统性能下降的原因之一.一般情况下变异语音数据采集困难,获得的训练数据量少,这样即使测试环境和训练环境都相同,识别性能也不理想.利
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变异情况对语音的影响是导致语音识别系统性能下降的原因之一.一般情况下变异语音数据采集困难,获得的训练数据量少,这样即使测试环境和训练环境都相同,识别性能也不理想.利用自适应算法可以解决这类问题,它采用少量的测试环境数据进行训练,以达到训练模型和测试数据匹配的目的,保证系统良好的识别性能.最大后验概率(MAP)算法和最大似然线性回归(MLLR)算法是常用的自适应算法,大多应用于话者自适应领域,该文尝试将其应用于变异语音识别系统中,并获得了较好的识别结果.
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