说话人识别中的分数域语速归一化

语速变化导致说话人识别系统性能显著下降。该文提出一种分数域语速归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。由不同语速语音数据组成参考集(全局和局部),对每一个登入说话人估计其对参考集中每一类参考语音的分数分布,局部参考集通过按相对语速划分全局参考集而获得。基于该文录制的语速数据库在GMM-UBM(Gaussian mixture model-universal background model)框架下对测试语音进行分数归一化,并通过训练数据扩展有效解决了数据系数问题,最终等错误率相对下降33.33%。研究结果表明:全局和局部归一化方法都有效减少了语速变化对说话人识别系统的影响。     

基于条件随机场的维吾尔人名识别方法

人名识别是自然语言处理中具有挑战性的任务之一。该文实现了基于条件随机场的维吾尔人名识别。首先从对维吾尔语黏着性特点的分析入手,研究总结了维吾尔人名的构成特点,实现了以词形、词性、词干、后缀、首音节、最后一个音节和最近一个动词等为特征,基于条件随机场的维吾尔语人名识别方法,并设计了选取最佳特征模板的贪婪算法。实验结果表明:该方法达到了较高的性能,识别维吾尔人名的准确率、召回率和F-score分别达到了90.03%、82.96%和86.35%。