基于空间相关性变换的声学模型训练. - 免费下载
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资源简介
摘 要：为了在语音识别中增强对不同语音单元之间的相关性的利用，该文基于空间相关性变换(Spatial
Correlation Transformation，SCT)框架，提出一种新的模型训练算法，在说话人无关模型的训练中利用训练数据
中的空间相关性进行模型参数重估。该算法对所有训练数据进行空间相关性变换，削弱数据间的空间相关性，使
重估的模型更不依赖训练数据，以改善模型的性能。实验表明，基于空间相关性变换框架的模型训练方法与基于
该框架的特征变换方法相结合，使系统的平均错误率相对基线系统下降了18%。
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