首页> 外国专利> Source normalization training for HMM modeling of speech

Source normalization training for HMM modeling of speech

机译:HMM语音建模的源标准化培训

摘要

A maximum likelihood (ML) linear regression (LR) solution to environment normalization is provided where the environment is modeled as a hidden (non-observable) variable. By application of an expectation maximization algorithm and extension of Baum-Welch forward and backward variables (Steps 23a–23d) a source normalization is achieved such that it is not necessary to label a database in terms of environment such as speaker identity, channel, microphone and noise type.
机译:提供了环境标准化的最大似然(ML)线性回归(LR)解决方案,其中将环境建模为隐藏(不可观察)变量。通过应用期望最大化算法并扩展Baum-Welch前向和后向变量(步骤 23 a – 23 d )实现了源规范化,因此无需根据环境(例如说话者身份,声道,麦克风和噪声类型)标记数据库。

著录项

  • 公开/公告号US6980952B1

    专利类型

  • 公开/公告日2005-12-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 YIFAN GONG;

    申请/专利号US20000589252

  • 发明设计人 YIFAN GONG;

    申请日2000-06-07

  • 分类号G10L15/20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:40:42

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号