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在實(shí)際環(huán)境中，由于測(cè)試環(huán)境與訓(xùn)練環(huán)境的不匹配，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能會(huì)急劇惡化。模型自適應(yīng)算法是減小環(huán)境失配影響的有效方法之一，它通過(guò)測(cè)試環(huán)境下的少量自適應(yīng)數(shù)據(jù)，將HMM 模型的參數(shù)變換到測(cè)試環(huán)境下。該文將矢量泰勒級(jí)數(shù)用于模型自適應(yīng)，同時(shí)對(duì)HMM 模型的均值向量和協(xié)方差矩陣進(jìn)行變換，使其與實(shí)際環(huán)境相匹配。實(shí)驗(yàn)證明，該文算法優(yōu)于MLLR 算法和基于矢量泰勒級(jí)數(shù)的特征補(bǔ)償算法，在低信噪比環(huán)境中性能提高尤為明顯。
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