6.1 声学模型自适应 (i-vector, fMLLR)

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6.1 声学模型自适应 (i-vector, fMLLR) 6.1 声学模型自适应 (i-vector, fMLLR) 在自动语音识别 (ASR) 系统中，声学模型的性能往往受到多种因素的影响，其中最主要的挑战之一是训练数据与实际测试数据之间的不匹配。这种不匹配可能源于说话人特性的差异（如口音、语速、音量、生理结构）、录音环境的变化（如背景噪音、混响）、麦克风类型的不同以及信道的失真等。为了克服这些挑战，提高ASR系统的鲁棒性和识别准确率，声学模型自适应技术应运而生。本章将深入探讨Kaldi工具包中两种核心的声学模型自适应技术：特征空间最大似然线性回归 (fMLLR) 和身份向量 (i-vector)。