陈思宝
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子工程与信息科学系更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于树的相关系数补偿满方差建模技术被引量：1
- 2008年
- 为了实现语音识别中基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的满方差建模,该文提出了基于树的相关系数的补偿方法。首先自顶向下构建状态的回归树,用简化的仅考虑协方差的对称Kullback-Leibler散度来度量Gauss之间的差异。每个Gauss核接到相应状态下作为叶子节点。叶子节点的相关系数矩阵用其父节点及祖先节点的相关系数矩阵的线性插值得到。线性插值权在最大似然意义下进行优化。实验结果显示取得的识别性能相对异方差线性判别分析、半绑定协方差、基于树的协方差非对角补偿方法的字误识率分别相对下降9.71%、9.17%和4.12%。
- 陈思宝姚志强胡郁王仁华
- 关键词：语音识别相关系数
- 基于树的相关系数补偿满方差建模技术研究
- 为了实现语音识别中基于HMM 的满方差建模,本文提出了基于树的相关系数的补偿方法。首先自顶向下构建状态的回归树,用简化的仅考虑协方差的对称Kullback–Leibler散度来度量高斯之间的差异。每个高斯核接到相应状态下...
- 陈思宝姚志强胡郁王仁华
- 关键词：语音识别相关系数
- 文献传递
- 一种结构受限的异方差线性判别分析
- 2008年
- 异方差线性判别分析(HLDA)因在语音识别中起到了巨大的特征去相关作用而被广泛利用。然而在训练数据不足或特征维数较高时,HLDA易出现不稳定性和小样本问题。根据特征的矩阵表示形式,提出了一种结构受限的HLDA。首先用二维线性判别分析(2DLDA)压缩矩阵形式的特征,然后作一维的HLDA。通过分析我们指出,二维的特征变换实际上是一种结构受限的一维特征变换。在RM库上的实验,受限HLDA对常规HLDA的词识别错误相对下降12.39%;在TIMIT库上的实验,受限HLDA对常规HLDA的音素识别错误相对下降4.43%。
- 陈思宝胡郁王仁华
- 关键词：计算机应用中文信息处理语音识别
- 基于树的相关系数补偿满方差建模技术研究
- 为了实现语音识别中基于HMM的满方差建模，本文提出了基于树的相关系数的补偿方法。首先自顶向下构建状态的回归树，用简化的仅考虑协方差的对称Kullback–Leibler 散度来度量高斯之间的差异。每个高斯核接到相应状态下...
- 陈思宝姚志强胡郁王仁华
- 关键词：语音识别
- 文献传递
