鉴别性最大后验概率线性回归说话人自适应研究

为增强自适应后的声学模型的鉴别能力,提出了一种基于最大互信息(MMI)的鉴别性最大后验概率线性回归(MMI-DMAPLR)说话人自适应方法. 将最大互信息准则和最大后验概率(MAP)准则相结合,设计了一个新的目标函数来估计基于线性变换的自适应方法中的变换参数,在最大后验概率估计中加入了鉴别性. 大词汇量连续语音识别的实验结果表明,新方法在增强声学模型与测试数据的匹配性的同时,可以有效提高声学模型的鉴别能力,在少量自适应数据的情况下,其性能比最大后验概率线性回归(MAPLR)相对提高4.8%.      

基于后验概率词格的汉语自然对话语音索引

语音索引是语音检索任务的关键问题之一.该文针对汉语自然对话语音索引问题,提出了基于子词的词格索引和融合方法.采用后验概率形式表示的词格取代最优路径进行索引.根据后验概率词格特性,将LVCSR识别得到的基于词的词格分解为基于子词的词格;在汉语自然对话语音关键词检测任务上,采用字、有调音节和无调音节作为子词单元,关键词检测指标品质因数相对基线系统分别提高了3.9％、4.4％和7.4％.根据后验概率词格节点之间、边之间可合并的特性,在词格内部进行合并,并对不同识别器结果词格进行融合,品质因数指标由基线系统的68.3％(用LVSCR得到的)和66.9％(用音节识别器得到的)提高到78.8％.     

基于卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法

为了提升说话人识别技术在复杂噪声环境下的识别性能,提出了一种基于高斯均值矩阵和卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法,应用于纯净语音训练出的模型上测试含噪语音的场景.其中高斯均值矩阵是采用最大后验概率(MAP)对传统的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征进行自适应操作得到的,这一操作增加了帧与帧之间的关联性,使特征携带更丰富的说话人身份信息.同时采用卷积神经网络进一步对帧层面的信息进行对准,并从数据中学习到更有利于说话人识别的特征表示,从而提升说话人识别的鲁棒性.实验结果表明在Libri语音数据集上,所提出方法的鲁棒性优于GMM-UBM和GSV-SVM算法.     

基于特定位置后验概率网格的开集语音文档检索

提出一种以词片为识别基元的特定位置后验概率网格方法,解决了语音检索中的集外词处理问题,实现开集语音文档检索。通过引入前端查询扩展技术生成多个候选查询以补偿语音识别过程带来的误差及用户输入误差。在检索过程中引入编辑距离权重来实现模糊查询,提高系统的查全率并增强系统鲁棒性。实验表明该方法在集外词处理和系统鲁棒性等方面优于传统方法。     

基于相关子空间本征音分析的MAP快速自适应

本征音自适应是一种快速自适应算法 ,它根据对说话人矢量全空间的本征分析指导参数更新。该文提出一种基于子空间分析的本征音自适应算法 ,并且不同于一般本征音自适应采用最大似然准则的做法 ,该算法用最大后验准则以更好地估计参数。实验证明 ,在仅有 1句自适应数据的情况下它即能取得 6 .4 5 %的相对误识率下降 ,自适应速度远快于传统的最大后验方法 ,也不存在最大似然线性回归方法在极少数据量情况下反而造成系统识别性能下降的现象。结果表明该方法并不明显依赖相关子空间的划分数量 ,是一种稳健的自适应方法     

基于贝叶斯估计的小波图像去噪算法研究

利用拉普拉斯分布作为小波系数的分布模型,用贝叶斯最大后验概率估计法估计小波系数,给出了一种小波域自适应去噪算法.实验结果表明,本文算法与普通的软阈值法相比,可以获得更好的去噪效果.     

一种基于信道软译码的差错隐藏算法

为满足恶劣无线环境下低速率语音通信需要,针对混合激励线性预测(MELP)提出了一种基于信道软译码的差错隐藏算法.利用软译码所得对数似然概率比估计比特错误概率,提出了利用比特错误概率和信源残留冗余,基于最大后验概率(MAP)估计合成端语音清浊音模式.对不同的清浊音模式,选择不同的参数重构方案,浊音帧时,利用对数似然概率比基于最小均方误差(MMSE)准则进行参数重构;清音帧时,硬判决对数似然概率比,由硬判决结果通过映射直接重构参数,在信道编码为递归系统卷积码和并行级联卷积码情况下,采用PESQ测试了提出的差错隐藏算法误码条件下合成语音质量.测试结果表明,与近年来提出的针对MELP的差错隐藏算法相比,该算法具有更好的性能.     

普通话发音质量评价算法改进研究

隐马尔科夫模型的对数后验概率算法是计算机辅助语言学习系统中用来衡量考生发音质量的重要指标。但在普通话智能测试系统中,传统的后验概率算法与专家评分之间存在比较明显的差距。文章从普通话语音评价的主观标准出发,将普通话发音的语言学知识引入后验概率算法,重构算法的语音识别网络,同时从音素评分模型角度对现有的发音质量评价算法进行改进。     

基于L-曲线正则化的MAP超分辨率图像复原

提出一种基于L 曲线正则化参数选择方法的最大后验 概率超分辨率图像复原算法. 该方法将最大后验概率估计和L-曲线正则化参数选择方法相结合, 可以有效地减少和去除复原图像中的噪声, 提高图像复原质量, 并具有较好的超分辨率复原能力.     

一种用于超分辨率重建的自适应块匹配算法

提出了一种基于自适应块匹配的超分辨重建算法。首先根据相邻运动块之间的相关性来预测搜索块,然后利用图像的运动特性自适应地选择合适的搜索模式,最后采用最大后验概率估计算法对配准后的图像进行超分辨率重建。该算法可以有效减少搜索匹配点的个数,极大提高搜索速度,并且能够获得与全搜索算法同样高的配准精度,具有较大的峰值信噪比。实验结果表明,所设计算法能获得较好的视觉效果与重建效果,具有一定的实用价值。     

基于REMOS的远距离语音识别模型补偿方法

封闭环境中远距离语音识别会受到混响效果的影响,从而降低语音识别率。混响建模(reverberation modeling for speech recognition,REMOS)是一种在模型域进行混响补偿的新方法,该方法在已知声源位置的情况下能有效提升远距离语音识别精度。但在实际应用中,往往难以预测声源的位置。利用最大后验概率的原理,基于对房间不同区域进行有区别补偿的思想,在按帧的隐马尔可夫模型 (hidden Markov model,HMM)补偿的基础上,提出一种在封闭环境中新的模型补偿方法。该方法利用K均值聚类K-means算法对房间冲击响应 (room impulse response,RIR)的优化集进行聚类,对所属相同类的混响模型进行合并处理,再把合并后的混响模型载入维特比算法中,对清晰语音的HMM模型进行按帧补偿。最后采用后验概率方法选择最佳补偿,使得模型域的混响补偿能最接近精确补偿。实验证明,该方法能进一步提升远距离语音识别的精度。     

基于独立感知理论的鲁棒语音识别算法

为了提高在噪声环境下语音识别系统的性能,对基于子带独立感知理论的语音识别方法进行了研究.这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿.实验表明,子带分析采用非线性策略优于线性策略.基于独立感知假定的子带模型,虽然由于独立性假定丢失了带间相关性,但对于噪声环境下语音识别而言可以捕获噪声和识别对象的频谱差异,从而获得比全带分析更高的鲁棒性.     

基于熵变分的图像去噪模型

针对传统Tikhonov正则化模型存在的不足,根据最大后验概率（MAP）和最大熵的理论,提出了一种基于熵变分的图像去噪模型。该模型利用图像像素点的梯度信息自适应的对带噪图像进行各向异性滤波处理,在去除噪声的同时有效保留了图像的边缘细节。采用变分法推导出了该模型对应的偏微分方程,最后结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对方程进行求解。实验结果表明,该模型去噪后的图像比Tikhonov正则化模型具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

Performance analysis and code recognition for dual N-ary orthogonal hybrid modulation systems

A dual N-ary orthogonal hybrid modulation system is introduced in this paper, which can increase the data rate greatly compared with conventional N-ary orthogonal spread spectrum system, so it can be used for high rate data communication. Then, three code recognition algorithms are presented for dual N-ary orthogonal hybrid modulation system and the analytic bit error rate (BER) performance of the system in additive white Gaussian noise (AWGN) and flat Rayleigh fading channel is derived. Finally, the computer simulation of the system with three code recognition algorithms is performed, which shows that the simplified maximum a posteriori (MAP) algorithm is the best for the system with a compromise between the performance and the complexity.     

基于DDBHMM的LVCSR系统的单步搜索算法

为了在大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中能够利用段长信息,该文按树状组织发音词典,利用语言模型预测技术,基于最大似然状态序列(M LSS)算法,给出了采用基于段长分布的隐含M arkov模型(DDBHMM)的LVCSR系统的二元文法语言模型的单步搜索算法。实验结果表明,尽管单步搜索的替代错误率高于双步搜索,但单步搜索的插入和删除错误率都比双步搜索要低,总体性能上单步搜索要好于双步搜索。同时,DDBHMM能较准确地利用了语音信号中的状态段长信息,采用DDBHMM的LVCSR系统比采用经典的齐次HMM的系统有更好的识别性能。     

基于最大互信息的离散隐马尔柯夫模型训练方法

在基于隐马尔柯夫模型（HMM）的语音识别系统中,模型训练最常用的算法是Baum-Welch算法,该算法具有快速收敛及保证每步迭代模型的似然概率单调增的优点,但它基于最大似然训练准则,而该准则不能将各个模型很好地分析,这直接导致了识别时的错误,鉴于最大互信息可以克服这一缺点,提出了一种基于最大互信息的训练方法,该方法借助于梯度,调整参数以使模型与训练数据的互信息最大,实验结果表明,使用该方法使系统的识别性能得到了一定的改善。     

最大后验估计和加权近邻回归结合的说话人自适应方法

提出了一种最大后验 (m aximum a posteriori,MAP)估计和加权近邻回归 (weighted neighbors regression,WNR)相结合的说话人自适应方法。在 MAP自适应中 ,只有自适应数据对应的模型参数可以得到调整。针对这一缺点 ,提出一种基于变换的模型插值 /平滑方法 - WNR,利用模型近邻信息和 MAP自适应结果 ,建立距离加权的回归模型 ,对没有自适应数据的模型完成模型调整。实验证明 ,该方法可以有效地提高 MAP自适应的速度。在自适应数据为 10句时 ,音节误识率降低近 15 % ;而在自适应数据为 2 5 0句时 ,误识率降低 5 0 %以上。此外 ,证明了向量域平滑 (vectorfield sm oothing,VFS)是 WNR方法的一种退化的特例     

连续语音识别中的说话人快速自适应技术

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。该文综述了说话人快速自适应技术在国际上的研究现状 ,并且介绍了本研究组提出的快速自适应方法 ,即最大似然模型插值快速自适应框架及插值算法。与现有的相关自适应方法相比 ,该算法在更复杂的识别系统上同时实现了均值和协方差的自适应 ,并取得较好的自适应效果。当仅有一句自适应数据时 ,识别系统的误识率从 2 8.75 %下降到2 4 .93%。