| 因子分析在基于GMM的自动语种识别中的应用 |
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| 引用本文： | 付强,宋彦,戴礼荣. 因子分析在基于GMM的自动语种识别中的应用[J]. 中文信息学报, 2009, 23(4): 77-82 |
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| 作者姓名： | 付强 宋彦 戴礼荣 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学 电子工程与信息科学系 科大讯飞语音实验室,安徽 合肥230027 |
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| 摘 要： | 在自动语种识别中,测试语音中说话人和信道的差异,会对系统性能产生很大的影响。针对于此,该文通过引入因子分析技术,根据语种识别的特点,建立了描述该差异 (说话人差异和信道差异)的子空间的数学模型,并分别从特征域和模型域两个方面尝试消除该差异的影响。在最新的NIST LRE2007的测试任务中,相对于GMM-UBM基线系统,该文方法有效地提高了系统识别性能。在30s时长的测试中,等错误率(EER)相对降低36.5%。
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| 关 键 词： | 计算机应用 中文信息处理 自动语种识别 高斯混合模型 因子分析
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Factor Analysis in GMM-Based Language Identification |
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| FU Qiang,SONG Yan,DAI Lirong. Factor Analysis in GMM-Based Language Identification[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2009, 23(4): 77-82 |
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| Authors: | FU Qiang SONG Yan DAI Lirong |
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| Affiliation: | iFly Tek Speech Lab, Department of Electronic Engineering and Information Science,
University of Science and Technology of China, Heifei, Anhui 230027,China |
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| Abstract: | In language identification system,the performance is substantially affected by the session variability including speaker variability;channel variability etc.In this paper,factor analysis is introduced to estimate the session variability subspace.According to the characteristics of the language identification task,the statistical model construction algorithm is discussed.Finally,both the model and the feature domain compensation methods are proposed. In NIST LRE 2007 30s test corpus,the experiment results sh... |
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| Keywords: | computer application Chinese information processing language identification GMM model factor analysis |
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