【摘 要】
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在说话人自适应领域,基于深度神经网络（DNN）的说话人自适应方法已成为主流方法。学习性隐层单元贡献（LHUC）作为一种有效的无监督自适应方法比其他自适应方法有诸多优势,而自适应
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在说话人自适应领域,基于深度神经网络（DNN）的说话人自适应方法已成为主流方法。学习性隐层单元贡献（LHUC）作为一种有效的无监督自适应方法比其他自适应方法有诸多优势,而自适应数据的稀疏问题却导致识别性能受到影响。为了降低数据稀疏所带来的影响,在原有LHUC技术的基础上,加入i-vector及多任务学习这两种方法分别与其相结合。在TEDLIUM语料库上进行实验,实验结果表明,两种融合方法都比原系统表现出了更好的性能,单词错误率（WER）分别相对降低了2.5%和1.9%。
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