【摘 要】
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语种识别中现有的总变化因子分析仅能反映语音数据的整体结构,不能挖掘其局部内在结构信息,并且未考虑训练语音数据的语种类别。针对此问题,提出了基于邻域保持嵌入算法的语
【基金项目】
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国家自然科学基金(11704229),山东省自然科学基金(ZR2017LA011),山东省高等学校科技计划(J17KA078)
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语种识别中现有的总变化因子分析仅能反映语音数据的整体结构,不能挖掘其局部内在结构信息,并且未考虑训练语音数据的语种类别。针对此问题,提出了基于邻域保持嵌入算法的语种识别,通过构建邻接图以获得语音数据的局部邻域结构,同时通过有监督训练有效利用语音数据的语种标注信息。在2011年美国国家标准与技术研究院语种识别评测的30 s和10 s测试集上进行了对比实验。实验结果表明,邻域保持嵌入算法能够有效弥补总变化因子分析的不足,可明显提高系统的识别性能。
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