基于邻域保持嵌入算法的语种识别

• 作者: 曹伟 梁春燕
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语种识别 邻域保持嵌入 总变化因子分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能专题
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3777字
• 语种: 中文

摘要

语种识别中现有的总变化因子分析仅能反映语音数据的整体结构,不能挖掘其局部内在结构信息,并且未考虑训练语音数据的语种类别.针对此问题,提出了基于邻域保持嵌入算法的语种识别,通过构建邻接图以获得语音数据的局部邻域结构,同时通过有监督训练有效利用语音数据的语种标注信息.在2011年美国国家标准与技术研究院语种识别评测的30 s和10 s测试集上进行了对比实验.实验结果表明,邻域保持嵌入算法能够有效弥补总变化因子分析的不足,可明显提高系统的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁春燕	山东理工大学计算机科学与技术学院	12	13	2.0	3.0
2	曹伟	山东理工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0