| 移动环境下基于模板的动态补偿用于改善语音识别的鲁棒性 |
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| 引用本文： | 王亚迅,许军. 移动环境下基于模板的动态补偿用于改善语音识别的鲁棒性[J]. 现代计算机, 2008, 0(8) |
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| 作者姓名： | 王亚迅 许军 |
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| 作者单位： | [1]东莞理工学院计算机系,东莞523808 [2]R＆D Department, InfoTalk Technology, Singapore |
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| 摘 要： | 提出一种基于模板的动态补偿方案(PDC),用来改善移动环境下语音识别(ASR)的鲁棒性.在PDC中,定义一个带偏差的固定模板来纠正数据训练时的环境变量,假设数据训练是根据一组事先定义好的应用场景下得到的;在识别时,瞬时的偏差由几种可能的模板线性加权得到.为了快速估计加权值,提出了基于语音相关先验模板的贝叶斯学习过程(PDC-SPE).室外环境下实验表明,PDC-SPE学习过程好于常规的补偿自适应方法,通过训练后系统的错误识别率有20-25%的相对减少.
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| 关 键 词： | 语音识别 鲁棒性 动态补偿 模板 自适应 |
Pattern-Based Dynamic Compensation to Improve the Robustness of Speech Recognition in Mobile Environments |
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| WANG Ya-xun,XU Jun. Pattern-Based Dynamic Compensation to Improve the Robustness of Speech Recognition in Mobile Environments[J]. Modem Computer, 2008, 0(8) |
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| Authors: | WANG Ya-xun XU Jun |
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