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自动发音错误检测中基于最大化F1值准则的区分性特征补偿训练算法
被引量：
8
1
作者
黄浩
徐海华
+1 位作者
王羡慧
吾守尔.斯拉木
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1294-1299,共6页
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函...
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函数对变换参数的偏导数公式,并利用无约束参数优化例程L-BFGS更新变换参数.发音错误检测实验表明该方法能够有效增大训练和测试集的F1值.并且训练和测试集的精确度、召回率也都有明显提高.在特征优化的基础上进行模型参数训练,检错性能较单独的区分性特征训练、单独的区分性模型训练都有进一步改进.
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关键词
自动发音错误检测
F1值
区分性训练
特征
计算机辅助语言学习
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职称材料
基于迁移学习的低资源度维吾尔语语音识别
被引量：
6
2
作者
王俊超
黄浩
+1 位作者
徐海华
胡英
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期281-285,291,共6页
语音识别中通常需要用较大的数据量来训练声学模型,而使用资源匮乏的维吾尔语数据训练的深度神经网络声学模型性能较差。针对该问题,根据深度神经网络模型能够进行迁移学习的特点,提出用少量维吾尔语数据重新训练由其他资源丰富语料训...
语音识别中通常需要用较大的数据量来训练声学模型,而使用资源匮乏的维吾尔语数据训练的深度神经网络声学模型性能较差。针对该问题,根据深度神经网络模型能够进行迁移学习的特点,提出用少量维吾尔语数据重新训练由其他资源丰富语料训练而成的基础声学模型,从而构建一个性能更好的维吾尔语声学模型。实验结果表明,相比于基线系统迁移学习的训练方法,该方法能够显著提高维吾尔语的语音识别率。
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关键词
语音识别
声学模型
维吾尔语
低资源度
深度神经网络
迁移学习
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职称材料
混合单元选择语音合成系统的目标代价构建
被引量：
1
3
作者
蔡文彬
魏云龙
+1 位作者
徐海华
潘林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期20-25,共6页
合成语音的基元是通过最小化目标代价和拼接代价来选取。由于拼接基元涉及复杂的语言学、声学特性,如何选择能准确描述基元信息的声学特征(或语言学特征)并构建相应目标代价是提高合成语音质量的关键。从声学特征和声学模型两个方面对...
合成语音的基元是通过最小化目标代价和拼接代价来选取。由于拼接基元涉及复杂的语言学、声学特性,如何选择能准确描述基元信息的声学特征(或语言学特征)并构建相应目标代价是提高合成语音质量的关键。从声学特征和声学模型两个方面对目标代价构建进行了探究。实验结果表明,经过相似语料训练后微调的深度声学网络模型,预测的瓶颈特征更能表征拼接基元特性,从而指导目标代价筛选理想候选单元,提高合成语音的质量。
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关键词
语音合成
目标代价
声学特征
声学模型
拼接基元
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职称材料
题名
自动发音错误检测中基于最大化F1值准则的区分性特征补偿训练算法
被引量：
8
1
作者
黄浩
徐海华
王羡慧
吾守尔.斯拉木
机构
新疆
大学
信息科学与
工
程学院
南洋理工大学temasek实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1294-1299,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61365005
No.60965002)
文摘
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函数对变换参数的偏导数公式,并利用无约束参数优化例程L-BFGS更新变换参数.发音错误检测实验表明该方法能够有效增大训练和测试集的F1值.并且训练和测试集的精确度、召回率也都有明显提高.在特征优化的基础上进行模型参数训练,检错性能较单独的区分性特征训练、单独的区分性模型训练都有进一步改进.
关键词
自动发音错误检测
F1值
区分性训练
特征
计算机辅助语言学习
Keywords
automatic mispronunciation detection
F1-score
discriminative training
feature
computer-assisted language learning
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
基于迁移学习的低资源度维吾尔语语音识别
被引量：
6
2
作者
王俊超
黄浩
徐海华
胡英
机构
新疆
大学
信息科学与
工
程学院
南洋理工大学temasek实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期281-285,291,共6页
基金
国家自然科学基金(61365005
61663044
61761041)
文摘
语音识别中通常需要用较大的数据量来训练声学模型,而使用资源匮乏的维吾尔语数据训练的深度神经网络声学模型性能较差。针对该问题,根据深度神经网络模型能够进行迁移学习的特点,提出用少量维吾尔语数据重新训练由其他资源丰富语料训练而成的基础声学模型,从而构建一个性能更好的维吾尔语声学模型。实验结果表明,相比于基线系统迁移学习的训练方法,该方法能够显著提高维吾尔语的语音识别率。
关键词
语音识别
声学模型
维吾尔语
低资源度
深度神经网络
迁移学习
Keywords
speech recognition
acoustic model
Uyghur
low-resource
Deep Neural Network(DNN)
transfer learning
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
混合单元选择语音合成系统的目标代价构建
被引量：
1
3
作者
蔡文彬
魏云龙
徐海华
潘林
机构
福州
大学
物
理
与信息
工
程学院
南洋理工大学temasek实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期20-25,共6页
基金
福建省科技重大项目(No.2017H6009)
文摘
合成语音的基元是通过最小化目标代价和拼接代价来选取。由于拼接基元涉及复杂的语言学、声学特性,如何选择能准确描述基元信息的声学特征(或语言学特征)并构建相应目标代价是提高合成语音质量的关键。从声学特征和声学模型两个方面对目标代价构建进行了探究。实验结果表明,经过相似语料训练后微调的深度声学网络模型,预测的瓶颈特征更能表征拼接基元特性,从而指导目标代价筛选理想候选单元,提高合成语音的质量。
关键词
语音合成
目标代价
声学特征
声学模型
拼接基元
Keywords
speech synthesis
target cost
acoustic features
acoustic models
concatenate unit
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自动发音错误检测中基于最大化F1值准则的区分性特征补偿训练算法
黄浩
徐海华
王羡慧
吾守尔.斯拉木
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于迁移学习的低资源度维吾尔语语音识别
王俊超
黄浩
徐海华
胡英
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
混合单元选择语音合成系统的目标代价构建
蔡文彬
魏云龙
徐海华
潘林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
已选择
0
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