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基于先验知识和目标驱动的GJMAP自适应算法
【机构】 中国科学院自动化研究所高技术创新中心；
【摘要】 说话人自适应是提高非特定人语音识别性能的有效技术。本文提出基于先验知识和目标驱动的GJMAP自适应技术,改进和泛化了JMAP算法,较好的控制先验模型和自适应数据间的比例。另外,关于回归树的定义采用先验语音学知识引导下的目标驱动方法,根据自适应数据似然概率的增加决定自适应线性变换的种类和数目。在大词量连续语音识别中,在有监督方式下,提出的GJMAP算法和传统的方法比较识别率有明显的改善。
- 【会议录名称】 第七届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC7）论文集
- 【会议名称】第七届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC7）
- 【会议时间】2003-11
- 【会议地点】中国厦门
- 【分类号】TN912.3
- 【主办单位】中国电子学会信号处理学会语音图像通讯专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会、中国声学学会语言、听觉和音乐声学分会、中国通信学会通信理论专业委员会、中国语言学会语音学分会（筹）、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中文信息学会语音信息专业委员会（筹）、Special Interest Group of Chinese Spoken Language Processing, ISCA、863计算机软硬件技术主题专家组