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基于子空间映射和得分规整的GSV-SVM方言识别
被引量:
1
1
作者
王烨
屈丹
+1 位作者
李弼程
刘崧
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第1期278-282,共5页
为了提高语音识别中方言识别由于差异性小混淆度高造成识别率低的问题,针对汉语普通话、青海方言和藏语安多方言设计一个基于子空间映射和分数归一化技术的GSV-SVM方言识别系统。利用最大后验概率准则自适应生成KL核的GSV,对GSV进行低...
为了提高语音识别中方言识别由于差异性小混淆度高造成识别率低的问题,针对汉语普通话、青海方言和藏语安多方言设计一个基于子空间映射和分数归一化技术的GSV-SVM方言识别系统。利用最大后验概率准则自适应生成KL核的GSV,对GSV进行低维子空间映射;再利用映射后的空间训练多SVM模型进行得分域规整与识别。实验结果表明,采用该系统可以有效对混淆度高的方言进行识别。
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关键词
方言识别
高斯超矢量
主分量分析
线性判别分析
得分规整
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职称材料
题名
基于子空间映射和得分规整的GSV-SVM方言识别
被引量:
1
1
作者
王烨
屈丹
李弼程
刘崧
机构
信息工程大学信息工程学院
杭州恒生数字有限公司
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第1期278-282,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61175017)
文摘
为了提高语音识别中方言识别由于差异性小混淆度高造成识别率低的问题,针对汉语普通话、青海方言和藏语安多方言设计一个基于子空间映射和分数归一化技术的GSV-SVM方言识别系统。利用最大后验概率准则自适应生成KL核的GSV,对GSV进行低维子空间映射;再利用映射后的空间训练多SVM模型进行得分域规整与识别。实验结果表明,采用该系统可以有效对混淆度高的方言进行识别。
关键词
方言识别
高斯超矢量
主分量分析
线性判别分析
得分规整
Keywords
dialect recognition
GSV
PCA
LDA
score process
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子空间映射和得分规整的GSV-SVM方言识别
王烨
屈丹
李弼程
刘崧
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
1
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引用分析
参考文献
引证文献
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