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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
1
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。
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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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职称材料
基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应
2
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
张文林
张连海
陈琦
李弼程
机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期981-987,共7页
基金
国家自然科学基金(61175017)
国家863计划项目(2012AA011603)资助课题
文摘
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。
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
Keywords
Speech recognition
Speaker adaptation
Eigenphone
Low-rank constraint
Proximal gradient method
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应
2
作者
屈丹
张文林
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第9期47-54,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175017
61302107
61403415)~~
文摘
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。
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
Keywords
speaker adaptation
eigenphone
group sparse constraint
sparse group LASSO constraint
proximal gradient method
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语音识别中基于低秩约束的本征音子说话人自适应方法
张文林
张连海
陈琦
李弼程
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应
屈丹
张文林
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
0
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