【摘 要】
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音素层特征等高层信息的参数由于完全不受信道的影响,被认为可对基于声学参数的低层信息系统进行有益的补充,但高层信息存在数据稀少的缺点。建立了基于音素特征超矢量的识别
【机 构】
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合肥学院电子信息与电气工程系,中国科学技术大学电子工程与信息科学系
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音素层特征等高层信息的参数由于完全不受信道的影响,被认为可对基于声学参数的低层信息系统进行有益的补充,但高层信息存在数据稀少的缺点。建立了基于音素特征超矢量的识别方法,并采用BUT的音素层语音识别器对其识别性能进行分析,进而尝试通过数据裁剪和KPCA映射的方法来提升该识别方法的性能。结果表明,采用裁剪并不能有效提升其识别性能,但融合KPCA映射的识别算法的性能得到了显著提升。进一步与主流的GMM-UBM系统融合后,相对于GMM-UBM系统,EER从8.4%降至6.7%。
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