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在實際環(huán)境中，由于測試環(huán)境與訓(xùn)練環(huán)境的不匹配，語音識別系統(tǒng)的性能會急劇惡化。模型自適應(yīng)算法是減小環(huán)境失配影響的有效方法之一，它通過測試環(huán)境下的少量自適應(yīng)數(shù)據(jù)，將HMM 模型的參數(shù)變換到測試環(huán)境下。該文將矢量泰勒級數(shù)用于模型自適應(yīng)，同時對HMM 模型的均值向量和協(xié)方差矩陣進行變換，使其與實際環(huán)境相匹配。實驗證明，該文算法優(yōu)于MLLR 算法和基于矢量泰勒級數(shù)的特征補償算法，在低信噪比環(huán)境中性能提高尤為明顯。
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