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基于LDOF準則的自適應高斯后端語種識別方法

發(fā)布時間:2018-06-01 20:27

  本文選題:語種識別 + 類內多樣性; 參考:《通信學報》2017年04期


【摘要】:針對由語種類內多樣性引起的測試樣本和訓練模型不匹配的問題,提出一種基于局部距離離群因子準則(LDOF,local distance-based outlier factor)的自適應高斯后端語種識別方法。定義LDOF準則,實現有效的參數尋優(yōu)過程并動態(tài)地在多類語種訓練集上挑選出與測試樣本特性相近的訓練樣本,調整原高斯后端,進而得到改進的語種識別方法。在NIST LRE 2009的6個易混淆語種任務集上的實驗結果表明,所提方法的等錯誤概率(EER,equal error rate)和平均檢測代價有顯著提升。
[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】: 中國科學技術大學信息科學技術學院;中國科學技術大學語音及語言信息處理國家工程實驗室;數學工程與先進計算國家重點實驗室;
【基金】:數學工程與先進計算國家重點實驗室開放基金資助項目(No.2015A15)~~
【分類號】:TN912.34

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號:1965514

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