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基于任务分析的自适应数据挑选

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在语音识别领域，针对具体的任务进行分析进而挑选自适应数据，往往能够获得更好的自适应效果。本文提出一种基于任务分析的声学模型自适应方法，该方法针对特定任务，分析任务相关语音单元特性(覆盖度、混淆度)；并采用贪婪算法在候选语音数据挑选一定量的数据，对声学模型进行自适应。实验表明，与使用全部候选数据进行自适应相比，基于任务分析的自适应数据挑选在仅使用10%的数据时即可获得相同或更好的自适应效果，通过进一步考虑混淆度，自适应性能能够得到进一步改善。

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来源
《第十届全国人机语音通讯学术会议》|2009年|197-200|共4页
会议地点乌鲁木齐
作者
贺志阳; 李威; 吴及;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;实验语音学（仪器语音学）;
关键词
语音识别; 说话人自适应; 任务分析; 数据挑选; 声学模型;

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