【摘 要】
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说话人自适应技术是非特定人语音识别研究的重要课题.本文提出一种结合了说话人聚类和模型自适应的说话人自适应框架,有效地提高了自适应速度和性能.同时,通过实验验证,基元
【机 构】
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清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室语音技术中心
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说话人自适应技术是非特定人语音识别研究的重要课题.本文提出一种结合了说话人聚类和模型自适应的说话人自适应框架,有效地提高了自适应速度和性能.同时,通过实验验证,基元均衡的自适应数据组织,可以有效地提高有监督模式下的自适应速度.在汉语无调音识别任务中,利用20句自适应数据,系统的误识率下降接近30﹪,而250句自适应时,接近60﹪.
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