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Adaptation MLLR pour des HMMs

Identifieur interne : 009297 ( Main/Merge ); précédent : 009296; suivant : 009298

Adaptation MLLR pour des HMMs

Auteurs : Fabrice Lauri ; Irina Illina ; Dominique Fohr

Source :

RBID : CRIN:lauri01b

English descriptors

Abstract

Nous présentons dans cet article la technique d'adaptation Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR). MLLR permet d'adapter les paramètres des modèles acoustiques d'un système indépendant du locuteur afin d'améliorer la reconnaissance pour un nouveau locuteur ou pour un nouvel environnement de test. Nous avons expérimenté MLLR à des HMMs du moteur ESPERE appris sur le corpus de parole Resource Management (RM). Les résultats montrent une réduction de 12,6% d'erreurs en moyenne par rapport au système indépendant du locuteur, en utilisant 30 phrases d'adaptation.

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CRIN:lauri01b

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Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)

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Ou

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Wicri

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Data generation: Mon Jun 10 21:56:28 2019. Site generation: Fri Feb 25 15:29:27 2022