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题名采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法
被引量：1
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作者
曹建凯
张连海
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机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第5期703-710,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673395
61403415
61302107)
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文摘
提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的无监督语音查询样例检测(Qb E-STD)方法。该方法首先应用一个双状态层隐马尔科夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发射概率,通过对顶层状态假设一个层级狄利克雷过程先验,获得非参贝叶斯模型HDPHMM。使用无标注语音数据对该模型进行训练,然后对测试语音和查询样例输出后验概率特征矢量,使用非负矩阵分解算法对后验概率进行优化得到新的特征,然后在此基础上,应用修正分段动态时间规整算法进行检索,构成Qb E-STD系统。实验结果表明,相比于基于高斯混合模型符号化器的基线系统,本文所提出的方法性能更优,检索精度得到显著提升。
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关键词
无监督
语音查询样例检测
层级狄利克雷过程
非负矩阵分解
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Keywords
unsupervised
query-by-example spoken term detection
hierarchical dirichlet processing
non-negative ma- trix factorization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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