计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
26期
140-142
,共3页
音素层特征%说话人识别%核函数主元分析%数据裁剪
音素層特徵%說話人識彆%覈函數主元分析%數據裁剪
음소층특정%설화인식별%핵함수주원분석%수거재전
音素层特征等高层信息的参数由于完全不受信道的影响,被认为可对基于声学参数的低层信息系统进行有益的补充,但高层信息存在数据稀少的缺点.建立了基于音素特征超矢量的识别方法,并采用BUT的音素层语音识别器对其识别性能进行分析,进而尝试通过数据裁剪和KPCA映射的方法来提升该识别方法的性能.结果表明,采用裁剪并不能有效提升其识别性能,但融合KPCA映射的识别算法的性能得到了显著提升.进一步与主流的GMM-UBM系统融合后,相对于GMM-UBM系统,EER从8.4％降至6.7％.
音素層特徵等高層信息的參數由于完全不受信道的影響,被認為可對基于聲學參數的低層信息繫統進行有益的補充,但高層信息存在數據稀少的缺點.建立瞭基于音素特徵超矢量的識彆方法,併採用BUT的音素層語音識彆器對其識彆性能進行分析,進而嘗試通過數據裁剪和KPCA映射的方法來提升該識彆方法的性能.結果錶明,採用裁剪併不能有效提升其識彆性能,但融閤KPCA映射的識彆算法的性能得到瞭顯著提升.進一步與主流的GMM-UBM繫統融閤後,相對于GMM-UBM繫統,EER從8.4％降至6.7％.
음소층특정등고층신식적삼수유우완전불수신도적영향,피인위가대기우성학삼수적저층신식계통진행유익적보충,단고층신식존재수거희소적결점.건립료기우음소특정초시량적식별방법,병채용BUT적음소층어음식별기대기식별성능진행분석,진이상시통과수거재전화KPCA영사적방법래제승해식별방법적성능.결과표명,채용재전병불능유효제승기식별성능,단융합KPCA영사적식별산법적성능득도료현저제승.진일보여주류적GMM-UBM계통융합후,상대우GMM-UBM계통,EER종8.4％강지6.7％.
