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基于回归分析的语音识别快速自适应算法
从回归分析的角度推导出最大似然线性回归算法的等价算法--最小二乘线性回归算法,以及相应的多元线性回归模型。该模型中回归因子间存在着多重共线性,它导致了算法在自适应数据很少时失效。为减轻多重共线性的影响,提出改进算法:伪自适应数据算法。实验表明,当仅有1s-3s自适应数据时,新算法使得系统误识率相对下降2%-6%,随着自适应数据增多,其性能与最大似然线性回归(或最小二乘线性同归)算法趋于一致。
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声学学报
2005年03期
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