使用无监督网络MLLR自适应改进算法的语音识别

潘复平; 赵庆卫; 颜永红

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使用无监督网络MLLR自适应改进算法的语音识别

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介绍了一种基于词网的最大似然线性回归(Lattice-MLLR)无监督自适应算法,并进行了改进.Lattice-MLLR是根据解码得到的词网估计MLLR变换参数,词网的潜在误识率远小于识别结果,因此可以使参数估计更为准确.Lattice-MLLR的一个很大缺点是计算量极大,较难实用,对此本文提出了两个改进技术:(1)利用后验概率压缩词网;(2)利用单词的时间信息限制状态统计量的计算范围.实验测定Lattice-MLLR的误识率比传统MLLR相对下降了3.5%,改进技术使Lattice-MLLR计算量下降幅度超过了87.9%.

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来源
《数据采集与处理》 |2007年第1期|8-13|共6页
作者
潘复平; 赵庆卫; 颜永红;
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作者单位

中国科学院声学研究所,北京,100080;

中国科学院声学研究所,北京,100080;

中国科学院声学研究所,北京,100080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 无监督自适应; 最大似然线性回归; 词网; 后验概率;

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