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基于状态子空间聚类的多层MLLR自适应算法

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本文提出了一种基于状态子空间聚类的多层MLLR自适应算法.该方法根据不同维数特征之间的相关性不同的原则,将相关性最大的特片划分成相应的同一个子空间,在子空间层次上进行状态的聚类.通过引入反馈机制,根据目标函数似然概率的增加来动态决定MLLR变换的变换类,大大提高了系统的识别率.并且由于这种算法的特殊多层结构,减少了许多中间的冗余计算,算法在具有较高的自适应精度的同时还具有较快的自适应速度.

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来源
《第七届全国人机语音通讯学术会议》|2003年|128-133|共6页
会议地点厦门
作者
穆向禹; 浦剑涛; 张树武; 徐波;
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作者单位

中国中文信息学会;

中国通讯学会;

中国计算机学会;

中国自动化学会;

中国声学学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; MLLR算法; 自适应算法; 状态子空间聚类;
入库时间 2022-08-17 11:07:55

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