14、语音识别与多层感知器验证方法

最新推荐文章于 2025-12-05 14:50:00 发布
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分类专栏： 非线性语音处理前沿 文章标签： 语音识别 多层感知器 MLP
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语音识别与多层感知器验证方法

1. 语音识别系统组合分析

在语音识别领域，不同系统的组合能带来不同的效果。研究考虑了Tandem/HATS - GMM、Speaker - SVM系统与Basic - GMM、SRI - GMM在匹配（训练和测试数据性别和手机相同）和不匹配（训练和测试数据性别不同或手机不同）条件下的得分级融合情况。
| 组合情况 | 匹配条件效果 | 不匹配条件效果 |
| — | — | — |
| Tandem/HATS - GMM与Basic - GMM | 有一定提升 | 提升显著 |
| Speaker - SVM与Basic - GMM | 有合理提升 | 提升显著 |
| Tandem/HATS - GMM与SRI - GMM | 影响较小 | 影响较小 |
| Speaker - SVM与SRI - GMM | 无显著改进 | 无显著改进 |

Tandem/HATS - MLP特征虽为自动语音识别（ASR）开发，但用于高斯混合模型（GMM）进行说话人识别任务时也能取得不错的结果，Tandem/HATS - GMM的性能略优于基本倒谱GMM系统，两者在得分级和特征级的组合能带来更多改进。

早期相关工作使用经过训练以区分说话人的多层感知器（MLP）的判别特征。原本认为使用更多说话人、更多隐藏单元和更大的倒谱特征上下文窗口输入可能会带来更大的收益，但最终通过聚类选择的较小说话人子集在性能上相似，且训练时间更短。

MLP基系统与SRI - GMM基线组合时未带来改进，这可能是因为单个MLP基系统的性能远不如SRI - GMM。为MLP基系统添加通道补偿归一化（如T - norm

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