【摘 要】
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本文提出了一种提高不匹配环境下的语音识别性能的方法。该方法基于多层感知机映射，采用最大似然一后向传播（ML－BP）算法，利用少量测试环境下的语音进行训练，实现训练环境与测试环境
【机 构】
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本文提出了一种提高不匹配环境下的语音识别性能的方法。该方法基于多层感知机映射，采用最大似然一后向传播（ML－BP）算法，利用少量测试环境下的语音进行训练，实现训练环境与测试环境的语音特征空间或模型空间之间的映射。实验证明，采用了本文提出的算法后，测试环境下的语音识别性能有了很大的提高。
This paper presents a way to improve speech recognition performance in unmatched environments. The ML-BP algorithm is based on multi-layer perceptron mapping and is trained by using a small amount of test speech to achieve the speech feature space or the model space between the training environment and the test environment Mapping. Experiments show that using the algorithm proposed in this paper, the speech recognition performance has been greatly improved in the test environment.
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