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语音识别中基于低秩约束的本征音子说话人自适应方法 被引量:3
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作者 张文林 张连海 +1 位作者 陈琦 李弼程 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期981-987,共7页
该文提出一种基于低秩约束的本征音子(Eigenphone)说话人自适应方法。原始的本征音子说话人自适应方法在自适应语料充分时具有很好的效果,然而当自适应语料不足时,出现严重的过拟合现象,导致自适应后的系统可能比自适应前的系统还... 该文提出一种基于低秩约束的本征音子(Eigenphone)说话人自适应方法。原始的本征音子说话人自适应方法在自适应语料充分时具有很好的效果,然而当自适应语料不足时,出现严重的过拟合现象,导致自适应后的系统可能比自适应前的系统还要差。首先,对协方差矩阵为对角阵的隐马尔可夫-高斯混合模型语音识别系统,推导出一种简化的本征音子矩阵估计算法;然后,对本征音子矩阵引入低秩约束,采用矩阵的核范数作为矩阵秩的凸近似,通过调节核范数的权重因子以有效控制自适应模型的复杂度;最后,给出一种加速近点梯度算法以求解新算法中引入的带有核范数正则项的数学优化问题。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入低秩约束后,本征音子说话人自适应方法的自适应效果得到了明显提高,在5~50 s的自适应数据条件下,均取得了比最大似然线性回归后接最大后验(MLLR+MAP)自适应更佳的识别效果。 展开更多
关键词 语音识别 说话人自适应 本征音子 低秩约束 近点梯度法
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基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应
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作者 屈丹 张文林 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期47-54,共8页
本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入... 本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入到本征音子说话人自适应,通过调整权重因子控制模型的复杂度,并通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现;最后将稀疏组LASSO约束的自适应算法与当前多种正则化约束的自适应方法进行比较。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入稀疏组LASSO约束后,本征音子说话人自适应方法的性能得到了明显提高,且稀疏组LASSO约束方法优于l1、l2和弹性网正则化方法。 展开更多
关键词 说话人自适应 本征音子 组稀疏约束 稀疏组LASSO约束 近点梯度法
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基于本征音子说话人子空间的说话人自适应算法 被引量:4
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作者 屈丹 张文林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1350-1356,共7页
本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。为此该文提出一种基于本征音子说话人子空间的说话人自适应算法来克服这一问题。首先给出基于隐马尔可夫模型-... 本征音子说话人自适应算法在自适应数据量充足时可以取得很好的自适应效果,但在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象。为此该文提出一种基于本征音子说话人子空间的说话人自适应算法来克服这一问题。首先给出基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的语音识别系统中本征音子说话人自适应的基本原理。其次通过引入说话人子空间对不同说话人的本征音子矩阵间的相关性信息进行建模;然后通过估计说话人相关坐标矢量得到一种新的本征音子说话人子空间自适应算法。最后将本征音子说话人子空间自适应算法与传统说话人子空间自适应算法进行了对比。基于微软语料库的汉语连续语音识别实验表明,与本征音子说话人自适应算法相比,该算法在自适应数据量极少时能大幅提升性能,较好地克服过拟合现象。与本征音自适应算法相比,该算法以较小的性能牺牲代价获得了更低的空间复杂度而更具实用性。 展开更多
关键词 语音信号处理 说话人自适应 本征音子 本征音子说话人子空间 低秩约束 本征音
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