刘巍巍
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：清华大学电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于鉴别性向量空间模型的语种识别被引量：1
- 2013年
- 传统语种识别中训练数据库的规模庞大,对于语种分类有鉴别性的信息大量重叠,且训练数据的不同信道条件、不同来源都会对训练和测试有一定干扰。针对这些问题,提出一种鉴别性向量空间模型(D-VSMs)建模方法。D-VSMs能够自动过滤训练集中信息重叠的数据,使得每一个支持向量机的训练数据都有针对性,从而用较少的训练数据能取得较好的分类效果。在美国国家标准技术局(NIST)2009年语种识别测试中,D-VSMs只用了原训练数据的25%,计算量是传统并行音素识别器后接向量空间模型(PPRVSM)的10%,等错误率在30s、10s和3s的测试条件下分别比传统PPRVSM下降了12.75%、15.89%以及7.33%。
- 刘巍巍张卫强刘加
- 关键词：语种识别
- 说话人识别中基于音素分类的数据选择方法
- 2014年
- 在说话人识别中,有效语音数据的选择是一个重要的预处理环节.常用的数据选择方法根据能量信息的强弱对有效数据进行提取,但在实际情况中能量的高低与语音数据并无必然联系.本文在对传统方法进行分析比较的同时引入语言学知识,提出基于辅音信息的有效数据选择方法.该方法通过对活动语音检测结果中音素识别结果进行分析,保留所有元音,对辅音进行筛选,去除无益于说话人识别的干扰辅音音素,从而实现对有效语音数据的选取.实验表明,应用该方法得到的说话人识别结果,明显优于传统的基于能量的数据选择算法,如基于G.723.1标准的活动语音检测算法和近期提出的基于交叉熵顺序统计滤波的端点检测算法.
- 吴蔚澜张卫强刘巍巍田垚陈振锋刘加夏善红
- 关键词：说话人识别有效数据辅音
