本文關鍵詞： 特征提取 自適應聚類特征 幀間獨立假設 歸一化類內(nèi)方差　出處：《清華大學學報(自然科學版)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：語音識別模型中幀間獨立假設在給模型計算帶來簡潔的同時,不可避免地降低了模型精度,增加了識別錯誤。該文旨在尋找一種既能滿足幀間獨立假設又能保持語音信息的特征。分別提出了基于k均值和基于歸一化類內(nèi)方差的語音識別自適應聚類特征提取算法,可以自適應地實現(xiàn)聚類特征流的提取。將該自適應特征分別應用在Gauss混合模型-隱Markov模型、基于段長分布的隱Markov模型和上下文相關的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型這3種語音識別模型中,與基線系統(tǒng)進行了實驗對比。結果表明:采用基于歸一化類內(nèi)方差的自適應特征可以使得3種語言模型的識別錯誤率分別相對下降10.53%、5.17%和2.65%,展示了語音自適應聚類特征的良好性能。
[Abstract]:The assumption of inter-frame independence in speech recognition model not only brings simplicity to the calculation of the model, but also inevitably reduces the accuracy of the model. This paper aims to find a feature that can satisfy the inter-frame independent hypothesis and preserve speech information. An adaptive feature extraction algorithm for speech recognition based on k-means and normalized intra-class variance is proposed, respectively. It can be used to extract the clustering feature flow adaptively. The adaptive feature is applied to the three speech recognition models, namely, the Gauss hybrid model-hidden Markov model, the hidden Markov model based on segment length distribution and the context-dependent depth neural network model. The experimental results show that the recognition error rate of the three language models can be reduced by 10.535.17% and 2.65%, respectively, using the adaptive feature based on normalized intra-class variance. The results show that the speech adaptive clustering can be achieved. Good performance of features.
【作者單位】： 清華大學電子工程系;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(61374120)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1552465