基于MAP估计的直接均值移动归一化训练方法

摘要

提出了一种基于数学统计模型化的说话人归一化训练方法,它将与状态相关的直接均值移动归一化训练方法和MAP/WNR模型自适应方法结合到统一的鲁棒性框架中,为模型自适应方法提供了更加合适的初始模型,在提高自适应速度和保持足够的模型平滑度之间得到了较好的平衡,实验表明,该方法可有效的提高有监督模式下语音识别的鲁棒性.