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机译:使用基于内核的声学模型的有限训练数据鲁棒语音识别
Martin Schafföner; Sven E. Krüger; Edin Andelic; Marcel Katz; Andreas Wendemuth;
机译:使用混合带宽训练数据训练语音识别的宽带声学模型
机译:使用由MLLR转换生成的伪扬声器特征进行声学模型训练,以实现与扬声器无关的可靠语音识别
机译:使用有限数据进行语音模型选择,以增强语音识别的鲁棒性
机译:具有有限学习数据的自动语音识别中的环境和说话者鲁棒性。
机译:通过语音分离和联合自适应训练提高深度神经网络声学模型的鲁棒性
机译:在有限培训数据条件下语音识别声学建模
机译:声学模型训练方法,语音识别方法,声学模型训练装置,语音识别装置,声学模型训练节目和语音识别程序
机译:一种用于声学模型训练的方法,其中包括语音训练数据,过程数据的强制对齐以及获得估计的散射矩阵的散射矩阵,使中间类别和内部对角化矩阵倾斜以及在中间类别Terna和估计特征向量中倾斜,以获得新功能使用判别向量训练新的声学模型,以保存模型,方法和系统以进行声学模型训练
机译:使用混合带宽训练数据在倒频谱域中训练宽带声学模型以进行语音识别
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