基于正则化i-Vector算法的语种识别

来源 :信息工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:oppoyy
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了解决语种识别中语音段长度失配以及短语音数据不充分带来的系统性能下降问题,提出了一种基于正则化的i-Vector改进算法.该算法通过对目标函数引入适当的正则化因子,构造新的目标函数进行优化,从而获得更好的i-Vector向量,提高解的稳定性.详细推导了正则化的目标函数构造过程和数学优化方法.语种识别实验证明,改进算法与基线系统相比,在测试语料为短语音段时,系统性能有一定的提升,测试语料越短,性能提升越明显.
其他文献
终端的可信启动过程是可信计算的关键问题之一。在分析统一可扩展固件接口(UEFI)启动过程和驱动模型的基础上,根据UEFI以及操作系统启动过程中可能面临的安全威胁,提出基于USB
提出了一种基于信赖域思想的混合信号最大似然时延估计算法。该算法利用信赖域算法的快速收敛性和准确性,弥补最大似然时延估计算法中网格搜索法的不足,从而实现同频混合信号
模糊C均值(fuzzyc.means,FCM)算法是一种有效的图像分割算法,但对噪声比较敏感。目前,已有许多适用于高斯、椒盐等加性噪声的FCM改进方法,针对SAR图像乘性噪声的研究较少。文章基于S
以成本理论来看,高校德育中存在着投入与产出的不平衡、德育效能须提高的情况.高校德育应增强成本意识.增强成本意识是高校自身发展的需要,是最优利用学校资源的需要,也是德
针对现有无监督语音样例检测精度不高的现状,提出一种基于后验概率特征和主成分分析的方法。该方法首先利用无标注语料训练GMM,得到训练数据频谱参数的高斯混元后验概率特征向