不相关匹配追踪的分段区分性特征变换方法

grand

摘要:为了提高基于分帧特征变换方法的稳定性,提出了一种基于分段的区分性特征变换方法.该方法将特征变换当成高维信号的稀疏逼近问题,采用状态绑定的方法训练得到基于域划分的线性变换矩阵( Region DependentLinear Transform ,RDLT)和基于最小音素错误准则均值补偿的特征( mean-ofiset feature Minimum Phone Eror, m-fMPE)
变换矩阵,将两者的特征变换矩阵构成过元奋的于典;不用力HH确定各语音信号段中的变换矩阵及其系数.为保证特征为目标函数,利用匹配追踪算法对目杯幽效迟1比'lHoV险相关的特征基矢量.实验结果表明,相比于传统的RDLT变换的稳定性,在选择变换矩阵过程中引入相关度测量,去除相关的特征基矢量.实验结果表明,相比于传统的RDLT
方法,当声学模型分别采用最大似然和区分性准则训练时,识别性能分别可以提高1.63%和2.23% .该方法同时能应用于语音增强和模型区分性训练中.
) F% Y5 i; k1 h$ A# p. v3 K关键词:特征变换;语音识别;区分性训练;语音增强;匹配追踪
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2021-2-25 08:58 上传

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