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MLLR（最大似然线性回归）是一种先进的信号处理技术，广泛应用于语音识别、音频增强及通信系统优化等领域。通过精确调整模型参数以匹配实际数据分布，MLLR能够显著提升系统的准确性和鲁棒性。对于致力于提高产品性能的电子工程师而言，掌握MLLR不仅意味着对最新算法的理解加深，更是解决复杂工程问题的关键。访问我们的资源库，探索唯一精选的MLLR教程与案例研究，开启您的技术创新之旅。

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语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上，研究两种基于模型 的自适应算法:最大似然线性回归(州压LR)和最大后验概率(MAp)。 实验结果表明，不论采用哪种自适应都能使识别率有一定的提升。两 种算法之间的差异性在于MAP具有良...

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MLLR MAP nh 语音识别

摘 要：在实际环境中，由于测试环境与训练环境的不匹配，语音识别系统的性能会急剧恶化。模型自适应算法是减小环境失配影响的有效方法之一，它通过测试环境下的少量自适应数据，将HMM 模型的参数变换到测试环境下。该文将矢量泰勒级数用于模型自适应，同时对HMM 模型的均值向量和协方差矩阵进行变换，使其与实际环...

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自适应算法

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