语音识别前端基于方差规整权重的MVN方法

摘要

本文提出了WMVN(Weighted-MVN)的方法,通过每一维特征参数进行不同权重的方差规整处理,使得各维特征参数的鲁棒性和区分性达到平衡.我们利用分布最大相似准则训练得到最优权重.Aurora2数据集上的实验结果表明,WMVN的相对错误率下降达到了40.96％,相对传统MVN的31.76％有明显的提升.