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Accumulating transformations for hierarchical linear regression HMM adaptation

机译:用于层次线性回归HMM适应的累积转换

摘要

A new iterative hierarchical linear regression method for generating a set of linear transforms to adapt HMM speech models to a new environment for improved speech recognition is disclosed. The method determines a new set of linear transforms at an iterative step by Estimate-Maximize (EM) estimation, and then combines the new set of linear transforms with the prior set of linear transforms to form a new merged set of linear transforms. An iterative step may include realignment of adaptation speech data to the adapted HMM models to further improve speech recognition performance.
机译:公开了一种用于产生一组线性变换以使HMM语音模型适应于用于改善语音识别的新环境的新的迭代层次线性回归方法。该方法在迭代步骤中通过估计最大化(EM)估计确定一组新的线性变换,然后将新的线性变换组与先前的一组线性变换组合在一起以形成新的合并的一组线性变换。迭代步骤可以包括将适配语音数据重新适配为适配的HMM模型,以进一步提高语音识别性能。

著录项

  • 公开/公告号US7089183B2

    专利类型

  • 公开/公告日2006-08-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 YIFAN GONG;

    申请/专利号US20010887394

  • 发明设计人 YIFAN GONG;

    申请日2001-06-22

  • 分类号G10L15/06;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:41:45

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