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(jié)構(gòu),不能挖掘其局部內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息,并且未考慮訓(xùn)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(gòu)建鄰接圖以獲得語音數(shù)據(jù)的局部鄰域結(jié)構(gòu),同時通過有監(jiān)督訓(xùn)練有效利用語音數(shù)據(jù)的語種標(biāo)注信息。在2011年美國國家標(biāo)準與技術(shù)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(jié)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。

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【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(nèi)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(yīng),得到對應(yīng)的高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,GMM);將G....

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