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通常的语章识别估计技术分别独立地重估各个模型的参数,这类技术假设每个模型都有足够多的语音样本来估计它,因此在少量适应数据下,这些估计方法只能重估一小部分模型参数,很难估计出针对新话者语音特点的模型参数,识别性能通常不佳.该文提出了两个自适应算法,也同样适用于信道、噪声的自适应,但本文主要讨论话者自适应计算.