计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2014年
8期
1604-1608
,共5页
语音识别%说话人自适应%最大似然线性回归%随机段模型
語音識彆%說話人自適應%最大似然線性迴歸%隨機段模型
어음식별%설화인자괄응%최대사연선성회귀%수궤단모형
speech recognition%speaker adaptation%maximum likelihood linear regression%stochastic segment model
提出了一种随机段模型系统的说话人自适应方法.根据随机段模型的模型特性,将最大似然线性回归方法引入到随机段模型系统中.在“863-test”测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示,在不同的解码速度下,说话人自适应后汉字错误率均有明显的下降.实验结果表明,最大似然线性回归方法在随机段模型系统中同样能取得较好的效果.
提齣瞭一種隨機段模型繫統的說話人自適應方法.根據隨機段模型的模型特性,將最大似然線性迴歸方法引入到隨機段模型繫統中.在“863-test”測試集上進行的漢語連續語音識彆實驗顯示,在不同的解碼速度下,說話人自適應後漢字錯誤率均有明顯的下降.實驗結果錶明,最大似然線性迴歸方法在隨機段模型繫統中同樣能取得較好的效果.
제출료일충수궤단모형계통적설화인자괄응방법.근거수궤단모형적모형특성,장최대사연선성회귀방법인입도수궤단모형계통중.재“863-test”측시집상진행적한어련속어음식별실험현시,재불동적해마속도하,설화인자괄응후한자착오솔균유명현적하강.실험결과표명,최대사연선성회귀방법재수궤단모형계통중동양능취득교호적효과.
