Estratégias para a criação de classes de regressão para a técnica de adaptação a locutor baseada em MLLR

Neste trabalho exploram-se diversas alternativas para a formação das classes de regressão para o algoritmo MLLR, usado no processo de adaptação ao locutor. Foram testados métodos baseados em classificação fonética e em medidas de distância, variando-se também o número de classes de regressão. Os resultados mostram que, para o cenário estudado, com apenas 4 locuções de adaptação, a melhor abordagem é utilizar apenas 3 classes de regressão: vogais, consoantes e silêncio.