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基于鄰域保持嵌入算法的語種識別

發(fā)布時間:2024-06-10 21:53
  語種識別中現(xiàn)有的總變化因子分析僅能反映語音數(shù)據(jù)的整體結構,不能挖掘其局部內在結構信息,并且未考慮訓練語音數(shù)據(jù)的語種類別。針對此問題,提出了基于鄰域保持嵌入算法的語種識別,通過構建鄰接圖以獲得語音數(shù)據(jù)的局部鄰域結構,同時通過有監(jiān)督訓練有效利用語音數(shù)據(jù)的語種標注信息。在2011年美國國家標準與技術研究院語種識別評測的30 s和10 s測試集上進行了對比實驗。實驗結果表明,鄰域保持嵌入算法能夠有效彌補總變化因子分析的不足,可明顯提高系統(tǒng)的識別性能。

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

圖1基于總變化因子分析的語種識別系統(tǒng)

圖1基于總變化因子分析的語種識別系統(tǒng)

圖1為基于總變化因子分析的語種識別系統(tǒng)框架,其中虛線框內為總變化因子分析部分。對于一段語音,將提取的特征參數(shù)在通用背景模型(universalbackgroundmodel,UBM)上自適應,得到對應的高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,GMM);將G....



本文編號:3991952

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