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摘要:
为了解决语种识别中语音段长度失配以及短语音数据不充分带来的系统性能下降问题,提出了一种基于正则化的i-Vector改进算法.该算法通过对目标函数引入适当的正则化因子,构造新的目标函数进行优化,从而获得更好的i-Vector向量,提高解的稳定性.详细推导了正则化的目标函数构造过程和数学优化方法.语种识别实验证明,改进算法与基线系统相比,在测试语料为短语音段时,系统性能有一定的提升,测试语料越短,性能提升越明显.
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文献信息
篇名 基于正则化i-Vector算法的语种识别
来源期刊 信息工程大学学报 学科 工学
关键词 语种识别 辨识矢量 正则化 短语音段
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 信息处理技术
研究方向 页码范围 191-196,213
页数 7页 分类号 TN912.34
字数 5339字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2015.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张文林 16 77 5.0 8.0
2 屈丹 23 52 4.0 6.0
3 杨绪魁 3 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语种识别
辨识矢量
正则化
短语音段
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
出版文献量(篇)
2792
总下载数(次)
2
总被引数(次)
9088
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