基于邻域保持嵌入算法的语种识别

发布时间：2024-06-10 21:53

　　语种识别中现有的总变化因子分析仅能反映语音数据的整体结构,不能挖掘其局部内在结构信息,并且未考虑训练语音数据的语种类别。针对此问题,提出了基于邻域保持嵌入算法的语种识别,通过构建邻接图以获得语音数据的局部邻域结构,同时通过有监督训练有效利用语音数据的语种标注信息。在2011年美国国家标准与技术研究院语种识别评测的30 s和10 s测试集上进行了对比实验。实验结果表明,邻域保持嵌入算法能够有效弥补总变化因子分析的不足,可明显提高系统的识别性能。

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【部分图文】：

图1基于总变化因子分析的语种识别系统

图1为基于总变化因子分析的语种识别系统框架,其中虚线框内为总变化因子分析部分。对于一段语音,将提取的特征参数在通用背景模型(universalbackgroundmodel,UBM)上自适应,得到对应的高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,GMM);将G....