音子配列学语种识别系统中特征选择方法的研究

• 作者: 张建平 杨琳 梁春燕 汪俊杰 颜永红
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 208-214
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

将信息增益和加权log似然比特征选择方法应用于音子配列学语种识别系统中进行特征降维.在美国国家标准技术研究院2009年语种识别评测数据集上进行实验,分别使用信息增益和加权log似然比准则以及传统的互信息,x2统计量方法对数量巨大的N-gram进行特征选择,从中选出最具有鉴别性的部分组成特征向量,并用分类器进行分类.结果显示,当根据信息增益和加权log似然比准则选取一定数量的特征时,系统性能与使用全部特征的基线系统相比略好；当选取的特征数量很少时,信息增益和加权log似然比方法的性能要优于传统的互信息和x2统计量方法.实验表明,在音子配列学语种识别系统中,信息增益和加权log似然比方法均可以有效地去除冗余信息,降低特征向量的维数,并且能使系统性能得到一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨琳	中国科学院声学研究所	50	451	12.0	20.0
2	颜永红	中国科学院声学研究所	94	586	14.0	20.0
3	张建平	中国科学院声学研究所	30	421	13.0	20.0
4	梁春燕	中国科学院声学研究所	9	43	5.0	6.0
5	汪俊杰	中国科学院声学研究所	3	3	1.0	1.0