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时间:2020-05-22
《鉴别性最大后验概率声学模型自适应-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、JournalofComputerApplicationsISSN1001.90812014.01.1O计算机应用,2014,34(1):265—269C0DENJYIIDUhttp://www.joca.an文章编号:1001—9081(2014)01—0265—05doi:10.11772/j.issn.1001—9081.2014.01.0265鉴别性最大后验概率声学模型自适应齐耀辉',潘复平,葛凤培,颜永红(1.北京理工大学信息与电子学院,北京100081;2.中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室,北京100190;3.河北师范大学物理科学与信息工程学院,
2、石家庄050024)(通信作者电子邮箱qiyaohui@hcc1.ioa.ac.cn)摘要:为了更加准确地估计最小音素错误最大后验概率(MPE-MAP)自适应算法中的先验分布中心,使自适应后的声学模型参数更为准确,从而提高系统的识别性能,分别采用最大互信息最大后验概率(MMI—MAP)自适应和基于最大互信息准则与最大似然准则相结合的H—criterion最大后验概率(H—MAP)自适应估计先验分布中心,提出了基于最大互信息最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE—MMI·MAP)和基于H—criterion最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE.H.MAP)算法。
3、任务自适应实验结果表明,MPE—MMI—MAP和MPE—H—MAP算法的自适应性能均优于MPE—MAP、MMI.MAP和最大后验概率(MAP)自适应方法,分别比MPE—MAP相对提高3.4%和2.7%。关键词:最大后验概率;鉴别性最大后验概率;最大互信息;最小音素错误;声学模型自适应中图分类号:TN912.3文献标志码:ADiscriminativemaximumaposterioriforacousticmodeladaptationQIYaohui,',PANFuping,GEFengpei,rANYonghong'(1.CollegeofInformationandElectro
4、nics,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China;2.KeyLaboratoryofSpeechAcousticsandContentUnde~tanding,InstituteofAcoustics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China;3.CollegeofPhysicsScienceandInformationEngineering,HebeiNormalUniversity,Sh~iiazhuangHebei050024,China)Abstract:ForMinimu
5、mPhoneErrorbasedMaximumAPosteriori(MPE.MAP)adaptation,inordert0accuratelyestimatethecenterofpriordistributionandtoimprovetherecognitionperformance,theMaximumMutualInformationbasedMAP(MMI-MAP)adaptationandH—criterion,whichwastheinterpolationofMMIandM~imumLikelihood(ML)criterion,basedonMAP(H—MAP)a
6、daptationwereusedfortheestimationofthecenterofpriordistribution,whichledtoMMI—MAPpriorbasedMPE—MAP(MPE-MMI—MAP)andH—MAPpriorbasedMPE—MAP(MPE—H-MAP).TheexperimentalresultsoftaskadaptationshowthatthetwoproposedmethodsbothcanobtainbetterrecognitionperformancethanMPE—MAP,MMI-MAPandMAPadaptation.MPE—
7、MMI—MAPandMPE·H-MAPcanobtain3.4%and2.7%relativeimprovementoverMPE—MAPrespectively.Keywords:MaximumAPosteriori(MAP);DiscriminativeMAP(DMAP);MaximumMutualInformation(MMI);MinimumPhoneErorfMPE);acousticmodeladaptation应数据中得到的知识结
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