本文關(guān)鍵詞：用于孤立數(shù)字語音識別的一種組合降維方法

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【摘要】：針對孤立數(shù)字語音識別的噪聲魯棒性問題,提出了一個組合降維方法。該方法由梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)特征提取、線性降維、受限玻爾茲曼機(RBM)、Softmax分類器4個功能模塊依次組成;基于主成分分析(PCA)基本原理對MFCC特征向量實現(xiàn)了降維并且統(tǒng)一維度的目的;通過RBM對降維后的特征向量進行學(xué)習(xí),改善了后端Softmax分類器的分類性能,RBM的預(yù)訓(xùn)練由對比散度算法完成,微調(diào)過程使用共軛梯度算法。采用TI-46孤立數(shù)字語音庫和NOISEX-92典型噪聲數(shù)據(jù)庫對方法進行了測試,實驗結(jié)果表明,該方法可以獲得96.09%的正確識別率,相對于常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法,噪聲魯棒性得到了提高。
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語音識別 主成分分析 受限玻爾茲曼機
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61201406) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2013M531998) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(310824162022,310824162021)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 孤立數(shù)字語音識別有著廣闊的研究和應(yīng)用價值,諸如動態(tài)時間規(guī)整(dynamic time warping,DTW)、隱馬爾科夫(hidden markov model,HMM)、矢量量化(vector quantization,VQ)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)等方法用

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4 孫f，

本文編號：524429