2.Related works to filterbank learning

虽然DNN-HMM模型的性能比GMM-HMM模型相比,具有很大的优势,但是训练集和测试集之间的失配问题,也使得DNN-HMM模型的性能受到很大的影响。为了解决这一问题,人们为基于DNN的声学模型提出了很多的自适应方法。filterbanks的学习可以使用一些自适应方法进行近似,虽然两者之间的expressiveness和约束不同。(Learning of fitlerbanks can be approximated by some of adaptation methods, though there are differencies with regard to expressiveness and constraint.)

自适应技术可以大致分为两类:1)特征空间自适应(feature space adaptation);2)模型自适应(model adaptation)。特征空间自适应有:fMLLR(feature-space Maximum Likelihood Linear Regression)和VTLN(Vocal Tract Length Normalization),这些方法都尝试使用基于GMM-derived方法提取不变特征(invariant feature)。

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