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最大后验估计和最近邻线性回归结合的说话人自适应方法

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本文提出一种新的说话人自适应方法:最大后验(MAP)估计与最近邻线性回归(NNLR)结合的自适应,利用模型近邻信息和MAP自适应结果,建立线性回归模型,对没有自适应数据的模型完成模型调整.实验证明,NNLR要优于另一种用于MAP自适应框架的模型插值方法:向量域平滑(VFS).

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来源
《电子学报》 |2000年第11期|55-58|共4页
作者
何磊; 武健; 方棣棠; 吴文虎;
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作者单位

清华大学计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验语音技术中心,北京,100084;

清华大学计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验语音技术中心,北京,100084;

清华大学计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验语音技术中心,北京,100084;

清华大学计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验语音技术中心,北京,100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
说话人自适应; 最大后验; 向量域平滑;

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