本文選題：語種識(shí)別 + 類內(nèi)多樣性��； 參考：《通信學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：針對由語種類內(nèi)多樣性引起的測試樣本和訓(xùn)練模型不匹配的問題,提出一種基于局部距離離群因子準(zhǔn)則(LDOF,local distance-based outlier factor)的自適應(yīng)高斯后端語種識(shí)別方法。定義LDOF準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)有效的參數(shù)尋優(yōu)過程并動(dòng)態(tài)地在多類語種訓(xùn)練集上挑選出與測試樣本特性相近的訓(xùn)練樣本,調(diào)整原高斯后端,進(jìn)而得到改進(jìn)的語種識(shí)別方法。在NIST LRE 2009的6個(gè)易混淆語種任務(wù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法的等錯(cuò)誤概率(EER,equal error rate)和平均檢測代價(jià)有顯著提升。
[Abstract]:Aiming at the mismatch of test samples and training models caused by the diversity of language classes, an adaptive Gao Si back-end language recognition method based on the local distance outlier factor criterion (LDOF / local distance-based outlier factor) is proposed. The LDOF criterion is defined to realize the effective parameter optimization process and to dynamically select the training samples similar to the test samples on the multi-class language training set, and then adjust the original Gao Si back end, and then obtain the improved language recognition method. The experimental results on six confusing language task sets of NIST LRE 2009 show that the equal error probability and the average detection cost of the proposed method are significantly improved.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)語音及語言信息處理國家工程實(shí)驗(yàn)室;數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(No.2015A15)~~
【分類號(hào)】：TN912.34

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1965514