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1. 采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别

周阿转俞一彪

计算机应用 2012, 32 (07): 2070-2073. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02070

摘要（950）

PDF （731KB）（614）

针对语音识别性能受噪声干扰而显著降低的问题，提出一种采用特征空间随机映射（RP）的鲁棒性语音语音识别方法，并应用于汽车驾驶环境下的语音识别系统。首先，将原始语音特征参数采用随机矩阵线性映射到新的特征空间，使新的特征参数以最大概率保持原始特征之间距离的同时更加接近于高斯分布；然后训练隐马尔可夫模型(HMM)，测试时结合多数投票表决方法对初始模式匹配结果进行判决并得到最终语音识别结果。采用日本情报处理学会车载环境下语音识别数据库CENSREC-2进行实验分析，结果表明，随机映射特征使得汽车驾驶环境下的语音识别性能有了很大改善。

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2. 说话人识别中采用混合免疫算法的VQ码本设计

许允喜俞一彪

计算机应用

摘要（2004）

PDF （636KB）（1137）

矢量量化(VQ)方法是文本无关说话人识别中广泛应用的建模方法之一，它的主要问题是码本设计问题。语音特征参数是高维数据，样本分布复杂，因此码本设计的难度也很大，传统的LBG算法只能获得局部最优的码本。提出一种VQ码本设计的新方法，将小生境技术与K-均值算法融入到免疫算法训练过程中，形成混合免疫算法，采用针对高维数据聚类的改进变异算子，降低了随机变异的盲目性，增强群体的全局及局部搜索能力，同时通过接种疫苗提高算法的收敛速度。说话人识别实验表明，与传统LBG和基于混合遗传算法的VQ码本设计方法相比，该方法可以得到更优的模型参数，使得系统的识别率进一步提高。