一种基于高斯分类的快速模型自适应方法

摘要

本发明公开一种基于高斯分类的快速模型自适应方法，其特征是将语音识别系统全部声学模型的所有高斯单元划分为若干类，并提取每类高斯单元的均值向量和协方差矩阵作为类的均值向量和协方差矩阵，在环境噪声改变的初期对类的均值和方差进行模型自适应，作为该类内全部高斯单元的均值和方差的近似值，以实现声学模型的快速噪声自适应。本发明可以加快噪声环境下模型参数变换的速度，增强模型自适应算法的实际应用能力。