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短语音及易混淆语种识别改进系统 下载：52 浏览：423

李卓茜1 高镇1 王化2 刘俊南2 朱光旭2 《中文研究》 2019年4期

摘要:
该文针对短语音(语段时长小于等于1s)和易混淆语音的语种识别进行研究。选取东方多语种识别竞赛数据集为实验数据集，对比了音素对数似然比特征、梅尔频率倒谱系数特征、深度瓶颈层特征(DBF)在短语音及易混淆语种识别中的性能，证明DBF在两种识别任务中均具有较好的性能。为提升识别准确率提出DBF-I-VECTOR语种识别改进系统，该系统分别将基线DBF-I-VECTOR系统的短语音识别等错误率最优结果从12.26%降低为10.55%，易混淆语音识别等错误率(EER)最优结果从5.53%降低为2.86%。在对比改进系统后端的余弦距离(CDS)、概率线性判别分析(PLDA)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)分类性能时发现RF在短语音任务中分类效果最好，SVM在易混淆任务中分类效果最好。
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