16、语音特征变换与识别技术研究

语音特征变换与识别技术研究

在语音处理领域，特征变换和识别技术一直是研究的重点。有效的特征变换能够提取出更具区分性的信息，提升语音识别系统的性能，尤其是在复杂环境下的表现。下面将为大家详细介绍两种相关的技术方法。

基于流形学习的特征变换

在语音分类任务中，常常会使用到特征变换方法，以提高分类的准确性。这里介绍了几种不同的特征变换方法，并对它们的性能进行了比较。

• 实验方法 ：

  • 使用了26维的MFCC + Δ向量作为高维输入，应用到三种降维方法中，即PCA、Isomap和LLE。
  • 对比了这些方法输出的特征以及原始的MFCC + Δ向量在语音分类任务中的表现。

• 实验结果 ：

  • 从实验结果来看，这些结果与使用静态特征时非常相似。在低维度下，流形学习方法（Isomap和LLE）比MFCC + Δ和PCA派生的特征表现更优。
  • 其中，Isomap在大部分分类测试中表现最佳，在图4所示的分类测试中，有74.36%的测试中优于其他特征类型。
  • 在训练集上的分类性能也与静态特征结果一致。

以下是不同特征变换方法在低维度下的性能对比表格：
| 特征类型 | 低维度分类性能 |
| ---- | ---- |
| MFCC | 相对较差 |
| PCA | 一般 |
| Iso