| 摘要 |
<p>Aus einem Sprachsignal werden Merkmale extrahiert und die Gesamtverteilungen dieser Merkmale werden ermittelt. Mit Hilfe einer Transformation, welche durch Anpassung der Gesamtmerkmalsverteilungen des Sprachsignals an die Gesamtmerkmalsverteilungen bekannter Referenzmuster gefunden wird, werden aus lautklassenspezifischen Merkmalsverteilungen dieser Referenzmuster sprecheradaptierte lautklassenspezifische Merkmalsverteilungen erzeugt. In einer anschließenden Bayes-Klassifikation werden die zu den extrahierten Merkmalen gehörigen Lautklassen ermittelt. Das Verfahren ermöglicht damit eine unüberwachte, aber lautklassenspezifische Sprecheradaption des automatischen Spracherkennungssystems.</p> |
