说话人自适应技术在维吾尔语语音识别中的应用研究

努尔麦麦提·尤鲁瓦斯; 张力文; 吾守尔·斯拉木

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该文针对维吾尔语说话人之间的发音差异会在一定程度上影响维吾尔语语音识别系统的性能这一情况研究了说话人自适应技术,将目前较为常用的MLLR和MAP以及MLLR和MAP相结合的自适应方法应用于维吾尔语连续语音识别的声学模型训练中,并用这三种方法自适应后的声学模型分别在测试集上进行识别实验.实验结果表明MLLR、MAP以及MAP+ MLLR自适应方法使基线识别系统的单词错误识别率分别降低了0.6％、2.34％和2.57％.

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来源
《中文信息学报》 |2016年第3期|79-84|共6页
作者
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯; 张力文; 吾守尔·斯拉木;
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作者单位

新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046;

新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046;

新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
维吾尔语; 语音识别; 说话人自适应; MLLR; MAP;

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