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101.
基于总体变化子空间自适应的i-vector说话人识别系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在说话人识别研究中,基于身份认证矢量(identity vector,i-vector) 的子空间建模被证明是目前最前沿最有效的说话人建模技术,其中如何有效准确地估计总体变化子空间矩阵T 成为影响系统性能好坏的关键问题. 本文针对i-vector 技术如何在新的应用环境下进行总体变化子空间矩阵T 的自适应估计问题进行了研究,并提出了两种行之有效的自适应估计算法. 在由美国国家标准技术局(American NationalInstitute of Standard and Technology,NIST) 组织的2008 年说话人识别核心评测数据库以及自行采集的测试数据库上的实验结果显示,不论采用测试集数据本身还是与测试集较匹配的开发集数据,通过本文所提的自适应算法来更新总体变化子空间矩阵均可以使更新后的子空间更有利于新测试数据下的低维子空间描述,在新的测试环境下都更有利于说话人分类. 此外实验结果还表明基于多子空间拼接的子空间自适应方法性能明显优于迭代自适应方法,而且两者的结合可达到最优的识别性能,且此时利用开发集数据进行自适应可以接近其利用测试集数据进行自适应得到的最优性能. 相似文献
102.
高光谱遥感数据为树种的精细识别提供了可能。为探索高光谱数据在树种识别中的能力,本研究基于深圳市坝光古银叶树群落的8种主要树种叶片高光谱数据,比较了6种光谱预处理方式和2种分类方法对树种分类识别精度的影响,并基于随机森林算法对不同树种识别的特征波段进行了识别。研究结果表明,一阶导数预处理方法在分类识别中性能最好,平均分类精度为76.65%;随机森林回归方法较支持向量回归算法的性能好,模型平均分类识别精度为73.07%。从混淆矩阵可以看出,多毛茜草、银柴、阴香易错分为假萍婆,鸭脚木与银柴易错分,银叶树和细叶榕易错分。400 nm、495 nm、615~675 nm、835 nm、915~975 nm、1035~1065 nm、1085~1135 nm、1265~1275 nm、1425~1535 nm、2040 nm、2100~2270 nm、2430 nm附近的光谱数据与8个树种分类识别有密切关系。 相似文献
103.
精准的语音识别系统通常使用大量的有标注语音数据训练得到,但现有的开源大规模数据集只包含一些广泛使用的语言,诸多小语种则面临着训练数据不足的问题。声学模型共享方法给出了这个问题的一种解决方法,它利用不同语种间的相似性,可以实现不需要小语种语音数据的语音识别。本文将声学模型共享方法扩展到韩语语音识别上,利用汉语声学模型构建韩语和汉语之间的音素映射关系。在不使用任何韩语语音数据的情况下构建的语音识别系统在Zeroth测试集上的字错误率达到了27.33%。同时本文还测试了不同映射方式之间的差异,结果表明这种共享模型的音素映射应当采用将目标语言词汇映射为源语言音素的方式。 相似文献
104.
105.
在快速时变信道环境下,由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的OFDM系统,它用分数阶傅里叶变换代替傅里叶变换进行子载波调制与解调;同时,文中给出了最优分数阶傅里叶变换阶次的选取方法,并根据最小均方误差(MMSE)准则设计了分数阶傅里叶域乘性滤波器在接收端进行均衡.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅里叶域的乘性滤波算法较频域方法有更好的均衡效果. 相似文献
106.
107.
108.
信号相对于A/D转换周期变化比较平滑,或者本身具有很好的周期性时,数据采集过程的概率统计效应可大大提高采集系统的工作稳定性、输入信号动态范围和采集结果的精度。 第一种情况下可以人为地在待采样信号段中加入整数周期峰峰值略大于转换器最小分辨率的正弦信号,然后进行尽可能多次数的A/D转换,由于正弦信号在一个周期中的平均值正 相似文献
109.
110.