匹配追踪说话人自适应方法

发布时间：2018-05-26 17:47

  本文选题：说话人 + 自适应方法　； 参考：《声学学报》2014年04期

【摘要】：针对现有子空间自适应方法无法确定最佳说话人子空间的问题,提出一种基于匹配追踪的说话人自适应方法。将说话人自适应视为一种高维信号的稀疏分解问题,利用本征音和参考说话人超矢量的各自优势联合构造说话人字典;依据匹配追踪原理,通过迭代优化,以后验方式确定最佳说话人子空间维数及其基矢量。引入冗余基矢量检测与去除机制以保证算法的稳定性,并通过快速递推算法得到新说话人坐标。基于汉语连续语音识别的有监督说话人自适应实验结果表明,与本征音及参考说话人加权方法相比,平均有调音节正识率相对提高了1.9%。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing subspace adaptive methods can not determine the optimal subspace of the speaker, a speaker adaptive method based on matching tracking is proposed. The speaker adaptation is regarded as a sparse decomposition problem of high-dimensional signal. The speaker dictionary is constructed by using the respective advantages of intrinsic sound and reference speaker supervector, and is optimized by iteration according to the matching tracing principle. A posteriori method is used to determine the dimension of the optimal speaker subspace and its basis vector. The redundant basis vector detection and removal mechanism is introduced to ensure the stability of the algorithm, and the new speaker coordinates are obtained by a fast recursive algorithm. The experimental results of supervised speaker adaptation based on Chinese continuous speech recognition show that compared with the intrinsic tone and reference speaker weighting method, the average correct recognition rate of tonal syllable is improved by 1.9%.
【作者单位】： 解放军信息工程大学信息系统工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61175017) 国家高技术研究发展计划(863)(2012AA011603)资助
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1938253