双高斯方法在语音识别中的on-line实现

摘要：

语音识别中,当有噪声存在的情况下,特征参数通常呈现双峰分布.针对这个特点,采用更为细致的双高斯模型来模拟这种分布,并且使用EM算法来获得相应的模型参数.最后通过参数变换使得训练和识别时的特征参数的分布都归一化为标准高斯分布,识别率得以提高,其性能明显优于常规的MVN方法.然而,在实际的工程应用中,需要能实时通过EM算法进行模型参数的更新.文章通过采用一些新的方法和策略来实现双高斯方法的实时on-line实现.通过在Aurora 2数据库上面的实验表明,这些方法取得了较好的效果.

关键词：双高斯、归一化、实时在线、EM算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：科大讯飞公司资助项目

在线出版日期：2006-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：59-62