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《中国新通信》 2007年11期
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基于支撑向量选择的说话人自适应

王坚  
【摘要】:针对语音识别中快速说话人自适应问题,对已有的说话人支持权重算法进行改进,利用支撑向量机(Support Vector Machines,SVM)参与支持说话人选择过程,并采用最大后验概率(Maximum a Posteriori,MAP)代替最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则进行支撑说话人权重的估算,最后对测试说话人进行线性组合。与现有的相关自适应方法相比,该算法能够有效提高自适应数据较少时的性能。实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统汉字正识率从原有非特定人(Speaker Indepen-dent,SI)系统的45.67%到58.05%,相对原有说话人支持权
【作者单位】北京邮电大学信息工程学院
【基金】:国家自然科学基金资助课题(编号:60475007)
【分类号】:TN912.3

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