用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法

发布时间：2017-07-06 02:18

  本文关键词：用于孤立数字语音识别的一种组合降维方法

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【摘要】：针对孤立数字语音识别的噪声鲁棒性问题,提出了一个组合降维方法。该方法由梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取、线性降维、受限玻尔兹曼机(RBM)、Softmax分类器4个功能模块依次组成;基于主成分分析(PCA)基本原理对MFCC特征向量实现了降维并且统一维度的目的;通过RBM对降维后的特征向量进行学习,改善了后端Softmax分类器的分类性能,RBM的预训练由对比散度算法完成,微调过程使用共轭梯度算法。采用TI-46孤立数字语音库和NOISEX-92典型噪声数据库对方法进行了测试,实验结果表明,该方法可以获得96.09%的正确识别率,相对于常规神经网络识别方法,噪声鲁棒性得到了提高。
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;
【关键词】： 语音识别 主成分分析 受限玻尔兹曼机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61201406) 中国博士后科学基金资助项目(2013M531998) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310824162022,310824162021)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 孤立数字语音识别有着广阔的研究和应用价值,诸如动态时间规整(dynamic time warping,DTW)、隐马尔科夫(hidden markov model,HMM)、矢量量化(vector quantization,VQ)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)等方法用

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本文编号：524429