本文關鍵詞：基于聲學特征空間非線性流形結構的語音識別聲學模型

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【摘要】：從語音信號聲學特征空間的非線性流形結構特點出發(fā),利用流形上的壓縮感知原理,構建新的語音識別聲學模型.將特征空間劃分為多個局部區(qū)域,對每個局部區(qū)域用一個低維的因子分析模型進行近似,從而得到混合因子分析模型.將上下文相關狀態(tài)的觀測矢量限定在該非線性低維流形結構上,推導得到其觀測概率模型.最終,每個狀態(tài)由一個服從稀疏約束的權重矢量和若干個服從標準正態(tài)分布的低維局部因子矢量所決定.文中給出了局部區(qū)域潛在維數(shù)的確定準則及模型參數(shù)的迭代估計算法.基于RM語料庫的連續(xù)語音識別實驗表明,相比于傳統(tǒng)的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和子空間高斯混合模型(Subspace Gaussian mixture model,SGMM),新聲學模型在測試集上的平均詞錯誤率(Word error rate,WER)分別相對下降了33.1%和9.2%.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學信息系統(tǒng)工程學院;
【關鍵詞】： 語音識別 聲學模型 非線性流形 混合因子分析
【基金】：國家自然科學基金(61403415,61175017)資助~~
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 在連續(xù)語音識別中,為了反映同一音素在不同上下文環(huán)境中發(fā)音的不同,通常采用上下文相關音素建模方法,即對每一個音素的不同音位變體,分別用一個隱馬爾科夫模型(Hidden Markov model,HMM)進行建模,其中每一個隱含狀態(tài)的觀測概率分布用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)

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本文編號：906643