基于动态时间规整的语音样例快速检索算法

发布时间：2019-01-29 19:30

【摘要】：为了提高基于DTW算法的语音检索系统的速度,提出了一种基于分段累积近似下界估计的动态时间规整算法,实现语音样例快速检索。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率作为特征参数,然后计算语音样例和测试集中所有候选分段实际动态规整得分的分段累积近似下界估计,最后采用K-最近邻算法与动态时间规整算法搜索与语音样例相似度最高的区域。实验结果表明,此算法的检索速度比直接运用DTW算法快6.32倍,而对其检索精度无任何影响。
[Abstract]:In order to improve the speed of speech retrieval system based on DTW algorithm, a dynamic time warping algorithm based on piecewise cumulative approximate lower bound estimation is proposed to realize the fast retrieval of speech samples. The method firstly extracts the phoneme posteriori probability of the query sample and test set as the feature parameter, and then calculates the piecewise cumulative approximate lower bound estimation of the actual dynamic normalized score of all candidate segments in the speech sample and test set. Finally, K-nearest neighbor algorithm and dynamic time warping algorithm are used to search the region with the highest similarity with the speech sample. The experimental results show that the retrieval speed of this algorithm is 6.32 times faster than that of the DTW algorithm, but it has no effect on the retrieval accuracy.
【作者单位】： 信息工程大学信息系统工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61175017)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2417784