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基于目标驱动的多层MLLR自适应算法
1
作者
穆向禹
贾磊
+1 位作者
张树武
徐波
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2003年第6期39-46,共8页
本文在对语音识别中基于自适应回归树的极大似然线性变换 (MLLR)模型自适应算法深刻分析的基础上 ,提出了一种基于目标驱动的多层MLLR自适应 (TMLLR)算法。这种算法基于目标驱动的原则 ,引入反馈机制 ,根据目标函数似然概率的增加来动...
本文在对语音识别中基于自适应回归树的极大似然线性变换 (MLLR)模型自适应算法深刻分析的基础上 ,提出了一种基于目标驱动的多层MLLR自适应 (TMLLR)算法。这种算法基于目标驱动的原则 ,引入反馈机制 ,根据目标函数似然概率的增加来动态决定MLLR变换的变换类 ,大大提高了系统的识别率。并且由于这种算法的特殊多层结构 ,减少了许多中间的冗余计算 ,算法在具有较高的自适应精度的同时还具有较快的自适应速度。在有监督自适应实验中 ,经过此算法自适应后的系统识别率比基于自适应回归树的MLLR算法自适应后系统的误识率降低了 10 % ,自适应速度也比基于自适应回归树的MLLR算法快近一倍。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
语音识别
模型自适应
自适应回归树
极大似然线性变换
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职称材料
题名
基于目标驱动的多层MLLR自适应算法
1
作者
穆向禹
贾磊
张树武
徐波
机构
中科院自动化所高新技术创新中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2003年第6期39-46,共8页
基金
973项目资助(G19980 30 0 5 0 4 )
教育部留学归国人员启动基金资助
文摘
本文在对语音识别中基于自适应回归树的极大似然线性变换 (MLLR)模型自适应算法深刻分析的基础上 ,提出了一种基于目标驱动的多层MLLR自适应 (TMLLR)算法。这种算法基于目标驱动的原则 ,引入反馈机制 ,根据目标函数似然概率的增加来动态决定MLLR变换的变换类 ,大大提高了系统的识别率。并且由于这种算法的特殊多层结构 ,减少了许多中间的冗余计算 ,算法在具有较高的自适应精度的同时还具有较快的自适应速度。在有监督自适应实验中 ,经过此算法自适应后的系统识别率比基于自适应回归树的MLLR算法自适应后系统的误识率降低了 10 % ,自适应速度也比基于自适应回归树的MLLR算法快近一倍。
关键词
计算机应用
中文信息处理
语音识别
模型自适应
自适应回归树
极大似然线性变换
Keywords
computer application
Chinese information processing
speech recognition
model adaptation
regression class trees
maximum likelihood linear regression (MLLR)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于目标驱动的多层MLLR自适应算法
穆向禹
贾磊
张树武
徐波
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2003
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