En av de viktigaste frågorna för anpassningsalgoritmer är att ändra ett stort antal parametrar med endast en liten mängd anpassningsdata. Speaker anpassningstekniker försöker få nära högtalare beroende (SD) prestanda med endast små mängder högtalare specific c data, och är ofta baserade på inledande högtalare oberoende (SI) igenkänningssystem. Vissa av dessa högtalaranpassningstekniker kan också tillämpas på uppgiften att anpassa sig till en ny akustisk miljö. I detta fall är ett SI-igenkänningssystem som är utbildat i, typiskt, en ren akustisk miljö anpassad för att fungera i en ny, bullerkorrupterad, akustisk miljö. I detta dokument undersöks anpassningstekniken för maximal sannolikhet för linjär regression (MLLR). MLLR uppskattar linjära omvandlingar för grupper av modellparametrar för att maximera sannolikheten för anpassningsdata. Tidigare har MLLR tillämpats på medelparametrarna i Gaussiska HMM-system. I detta papper MLLR utvidgas till att också uppdatera Gaussian varianser och re-skattning formler härleds för dessa varianstransformeringar. MLLR med varianskompensation utvärderas på flera stora ordförrådsigenkänningsuppgifter. Användningen av genomsnittlig och varians MLLR-anpassning befanns ge en ytterligare minskning på 2–7 % av ordfelsfrekvensen jämfört med genomsnittlig-endast MLLR-anpassning.
En typ av tillvägagångssätt, kallas Maximum Sanelihood Linear Regression (MLLR) REF, är att linjärt omvandla parametrarna för en högtalare-oberoende modell sådan att sannolikheten för anpassningsdata för en viss person maximeras.
Mean and Variance Adaptation within the MLLR Framework
{'venue': 'Computer Speech & Language', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}