發(fā)布時(shí)間：2017-09-23 17:35

  本文關(guān)鍵詞：基于聲學(xué)特征空間非線性流形結(jié)構(gòu)的語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)模型

  更多相關(guān)文章： 語(yǔ)音識(shí)別 聲學(xué)模型 非線性流形 混合因子分析

【摘要】：從語(yǔ)音信號(hào)聲學(xué)特征空間的非線性流形結(jié)構(gòu)特點(diǎn)出發(fā),利用流形上的壓縮感知原理,構(gòu)建新的語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)模型.將特征空間劃分為多個(gè)局部區(qū)域,對(duì)每個(gè)局部區(qū)域用一個(gè)低維的因子分析模型進(jìn)行近似,從而得到混合因子分析模型.將上下文相關(guān)狀態(tài)的觀測(cè)矢量限定在該非線性低維流形結(jié)構(gòu)上,推導(dǎo)得到其觀測(cè)概率模型.最終,每個(gè)狀態(tài)由一個(gè)服從稀疏約束的權(quán)重矢量和若干個(gè)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的低維局部因子矢量所決定.文中給出了局部區(qū)域潛在維數(shù)的確定準(zhǔn)則及模型參數(shù)的迭代估計(jì)算法.基于RM語(yǔ)料庫(kù)的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明,相比于傳統(tǒng)的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和子空間高斯混合模型(Subspace Gaussian mixture model,SGMM),新聲學(xué)模型在測(cè)試集上的平均詞錯(cuò)誤率(Word error rate,WER)分別相對(duì)下降了33.1%和9.2%.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語(yǔ)音識(shí)別 聲學(xué)模型 非線性流形 混合因子分析
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61403415,61175017)資助~~
【分類號(hào)】：TN912.34
【正文快照】： 在連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中,為了反映同一音素在不同上下文環(huán)境中發(fā)音的不同,通常采用上下文相關(guān)音素建模方法,即對(duì)每一個(gè)音素的不同音位變體,分別用一個(gè)隱馬爾科夫模型(Hidden Markov model,HMM)進(jìn)行建模,其中每一個(gè)隱含狀態(tài)的觀測(cè)概率分布用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)

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3 孫f，

本文編號(hào)：906643