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王晶莹

作品数：4 被引量：0H指数：0
供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 3篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 4篇自适
  • 4篇自适应
  • 3篇说话人自适应
  • 1篇信息处理
  • 1篇隐含马尔可夫...
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇主曲线
  • 1篇自适应方法
  • 1篇自适应算法
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇马尔可夫模型
  • 1篇SA

机构

  • 4篇清华大学

作者

  • 4篇王晶莹
  • 4篇王作英
  • 2篇欧智坚

传媒

  • 1篇清华大学学报...
  • 1篇高技术通讯
  • 1篇第八届全国人...
  • 1篇第八届全国人...

年份

  • 2篇2007
  • 2篇2005
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
利用隐空间投影算法的模型自适应方法
2007年
为了降低语音识别系统中噪声的影响，提出一种利用隐空间投影算法的模型自适应方法。该方法利用状态间的相关性提取出反映码本和待识别语音共同特性的基矢量。由于语音与噪声是相互独立的，因此，当语音识别系统中有噪声存在时，认为不能用基矢量表示的那部分余量就是噪声。与本征音方法相比，该方法可以有效地降低噪声对语音识别系统的影响。该方法在提取基矢量时利用了自适应数据，并且节省了存储空间。实验结果表明：该方法在噪声环境下相对于最大似然线性回归自适应方法有4～9百分点的提高，相对于最大后验概率和本征音方法有更大的提高。
王晶莹王作英
关键词：信息处理说话人自适应
一种利用主曲线的说话人自适应方法
2007年
为了克服噪声对语音识别系统的影响,提出了一种基于主曲线的说话人自适应方法,这种方法可以通过一组主曲线描述所有状态的特征统计信息和码本参数之间的关系,并利用特征统计量在主曲线上的投影更新码本。当有背景噪声存在时,这种方法可以有效修正状态的特征统计信息以减弱或去掉噪声的影响。在863大词汇量连续语音识别数据库上的实验结果证明：这种方法相对于基线以及本征音说话人自适应算法,系统识别性能都有明显的提高。
王晶莹王作英
关键词：主曲线说话人自适应
最大似然线性回归说话人自适应算法在LPHMM中的应用
本文提出了一种改进的最大似然线性回归说话人自适应方法一线性预测最大似然线性回归说话人自适应方法.由于LPHMM相比于经典的HMM充分利用了语音信号的时间相关性信息,能更充分地描述语音特性,因此将MLLR应用在LPHMM中...
王晶莹王作英欧智坚
关键词：语音识别自适应算法
文献传递
最大似然线性回归说话人自适应算法在LPHMM中的应用
本文提出了一种改进的最大似然线性回归说话人自适应方法一线性预测最大似然线性回归说话人自适应方法。由于LPHMM相比于经典的HMM充分利用了语音信号的时间相关性信息,能更充分地描述语音特性,因此将MLLR应用在LPHMM ...
王晶莹王作英欧智坚
文献传递
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