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Robust correlation estimation for EMAP-based speaker adaptation

机译：基于EMAP的说话人自适应的鲁棒相关估计

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In this letter, we propose a method to enhance the performance ofnthe extended maximum a posteriori (EMAP) estimation using thenprobabilistic principal component analysis (PPCA). PPCA is used tonrobustly estimate the correlation matrix among separate hidden Markovnmodel (HMM) parameters. The correlation matrix is then applied to thenEMAP scheme for speaker adaptation. PPCA is efficient to compute andnshows better performance compared to the method previously used fornEMAP. Through various experiments on continuous digit recognition, it isnshown that the EMAP approach based on the PPCA gives enhancednperformance, especially for a small amount of adaptation data
机译：在这封信中，我们提出了一种使用概率主成分分析（PPCA）来增强扩展的最大后验（EMAP）估计性能的方法。 PPCA用于稳健地估计单独的隐马尔可夫模型（HMM）参数之间的相关矩阵。然后将相关矩阵应用于随后的EMAP方案以进行说话人自适应。与先前用于nEMAP的方法相比，PPCA的计算效率很高，并且表现出更好的性能。通过对连续数字识别的各种实验，表明基于PPCA的EMAP方法具有增强的性能，特别是对于少量的适应数据

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