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基于MAP算法的无教师讲者自适应的研究

A Study on the Chinese Continuous Speech Recognition Unsupervised Speaker Adaptation Based on Maximum a Posteriori Algorithm

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【作者】 赵力邹采荣吴镇扬

【Author】 ZHAO Li,ZOU Cairong,WU Zhenyang(Department of Radio Engineering, Southeast University, Nanjing210096, China)

【机构】 东南大学无线电工程系东南大学无线电工程系 江苏南京 210096江苏南京 210096江苏南京 210096

【摘要】 提出了一种基于MAP算法的连续语音识别无教师讲者自适应方法,给出了简单有效的渐进自适应公式.通过识别实验结果表明,提出的方法能利用少量的自适应数据达到满意的学习效果,是一种实用和有效的讲者自适应方法.

【Abstract】 Aiming at Chinese continuous speech recognition, a novel unsupervised speaker adaptation method based on maximum a posteriori algorithm is presented in this paper, together with a simple effective formula which can give a satisfying result with only a few data. It has been proved to be an effective method to apply.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60272044)
  • 【文献出处】 应用科学学报 ,Journal of Applied Sciences , 编辑部邮箱 ,2003年04期
  • 【分类号】TN912.3
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】65
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