计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2012年
2期
679-683
,共5页
语种识别%高斯混合模型-通用背景模型%GMM超矢量%定点实现%addlog运算
語種識彆%高斯混閤模型-通用揹景模型%GMM超矢量%定點實現%addlog運算
어충식별%고사혼합모형-통용배경모형%GMM초시량%정점실현%addlog운산
基于GSV-SVM的语种识别方法是目前最为流行的语种识别方法之一,其采用基于通用背景模型GMM-UBM的GSV作为声学模型,支持向量机SVM作为区分模型.大量仿真测试结果表明,GSV在整个系统中占的运算量为80％左右,是算法硬件实现的瓶颈.鉴于此,对基于GSV的硬件实现方法进行了研究,提出了一种快速GSV定点计算方法,其采用addlog运算简化对数似然函数的计算,完成了语种识别的高效定点实现.实验结果表明,该定点方法的识别率与浮点识别基本一致,满足应用要求.
基于GSV-SVM的語種識彆方法是目前最為流行的語種識彆方法之一,其採用基于通用揹景模型GMM-UBM的GSV作為聲學模型,支持嚮量機SVM作為區分模型.大量倣真測試結果錶明,GSV在整箇繫統中佔的運算量為80％左右,是算法硬件實現的瓶頸.鑒于此,對基于GSV的硬件實現方法進行瞭研究,提齣瞭一種快速GSV定點計算方法,其採用addlog運算簡化對數似然函數的計算,完成瞭語種識彆的高效定點實現.實驗結果錶明,該定點方法的識彆率與浮點識彆基本一緻,滿足應用要求.
기우GSV-SVM적어충식별방법시목전최위류행적어충식별방법지일,기채용기우통용배경모형GMM-UBM적GSV작위성학모형,지지향량궤SVM작위구분모형.대량방진측시결과표명,GSV재정개계통중점적운산량위80％좌우,시산법경건실현적병경.감우차,대기우GSV적경건실현방법진행료연구,제출료일충쾌속GSV정점계산방법,기채용addlog운산간화대수사연함수적계산,완성료어충식별적고효정점실현.실험결과표명,해정점방법적식별솔여부점식별기본일치,만족응용요구.
