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无监督声学模型自适应学习隐藏单元贡献
通过学习隐藏单元贡献的调整方法(LHUC),这项工作介绍了神经网络声学模型的适应性研究,将其扩展到发言人自适应训练和多种语音识别基准,并证明在测试和 SAT 方案中,LHUC 均能在不同程度的训练和测试数据不匹配的情况下显著提高词错误率。
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8 years ago
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