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期刊论文：基于MAP和MLLR的综合渐进自适应方法研究
·期刊论文：基于MAP和MLLR的综合渐进自适应方法研究
期刊论文：基于MAP和MLLR的综合渐进自适应方法研究
·期刊论文：基于MAP和MLLR的综合渐进自适应方法研究
基于矢量泰勒级数的模型自适应算法
<p>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</p><p>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</p><p>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</p><p>境相匹配。实验证明，该文算法优于MLLR 算法和基于
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
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具有良好的渐进性，但收敛性较差，
而MLLR在很大程度上改善了收敛特性，但其渐进特性却不如MAP。
文