【摘 要】
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本文提出了WMVN(Weighted-MVN)的方法,通过每一维特征参数进行不同权重的方差规整处理,使得各维特征参数的鲁棒性和区分性达到平衡.我们利用分布最大相似准则训练得到最优权重.Aurora2数据集上的实验结果表明,WMVN的相对错误率下降达到了40.96％,相对传统MVN的31.76％有明显的提升.
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系,230027
【出 处】
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第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8)
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本文提出了WMVN(Weighted-MVN)的方法,通过每一维特征参数进行不同权重的方差规整处理,使得各维特征参数的鲁棒性和区分性达到平衡.我们利用分布最大相似准则训练得到最优权重.Aurora2数据集上的实验结果表明,WMVN的相对错误率下降达到了40.96％,相对传统MVN的31.76％有明显的提升.
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