基于“码袋”算法的话者自动辨认系统

在话者自动辨认系统中,话者数量是决定辨认时间的最主要因素。因而在大数量注册话者的辨认中如何减少辨认所需要的运算时间是一个关键问题。针对这一问题,提出了一种新的基于＂码袋＂的话者模型设计算法,它通过统计＂码袋＂中每个码字在话者语音中的概率分布来实现话者模型的设计。实验结果表明该算法在保证较高辨认率的同时,有效地降低了话者自动辨认系统的计算复杂度。     

半监督学习对十个口述数字的识别

提出了一种基于半监督学习的音节识别方法,该方法可在训练样本很少的情况下得到较好的识别效果。实验结果表明,在小样本情况下,半监督学习方法比传统的HMM方法具有更高的识别率。