基于特征电话说话人子空间的说话人自适应语音识别方法

本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。首先引入基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的语音识别系统中本征音子说话人自我的算法适应的基本原理。其次通过约会说话人子空间对不同说话人的本征音子矩阵间的相关性信息进行建模;然后通过估计说话人相关坐标矢量得到一种新的本征音子说话人子空间自适应算法。最后将本征音子说话人子空间自适应算法与传统说话人子空间自适应算法进行了对比。自适应算法比例,该算法在自适应数据量极少时能提高性能,更好地克服过拟合现象。了地下的空间复杂度而预定实用性。