一种广义边距区分性训练准则

通过分析不同区分性训练目标函数之间的关系,以MMI(Maximum Mutual Information)作为分离度量,把不同的区分性训练目标函数统一为基于广义边距的区分性训练准则.并在该广义边距准则下,通过对其权重函数进行讨论,得到两种区分性训练目标函数:利用组合增进因子和候选词路径中误识词个数,加权候选路径,得到SBMMI(Soft Boosted MMI)目标函数;利用基于单个候选词的后验概率定义每一训练语句的错误识别率,采用幂指数的形式对单个候选词动态加权,得到VWMMI(Variable Weighting MMI)目标函数。实验结果表明,与软边距估计准则和增进的最大互信息方法相比,SBMMI方法准确率分别提高了0.89%和0.56%,VWMMI方法能在SBMMI方法基础上提高0.68%.      

匹配追踪说话人自适应方法

针对现有子空间自适应方法无法确定最佳说话人子空间的问题,提出一种基于匹配追踪的说话人自适应方法。将说话人自适应视为一种高维信号的稀疏分解问题,利用本征音和参考说话人超矢量的各自优势联合构造说话人字典;依据匹配追踪原理,通过迭代优化,以后验方式确定最佳说话人子空间维数及其基矢量。引入冗余基矢量检测与去除机制以保证算法的稳定性,并通过快速递推算法得到新说话人坐标。基于汉语连续语音识别的有监督说话人自适应实验结果表明,与本征音及参考说话人加权方法相比,平均有调音节正识率相对提高了1.9%。      

图像的多层次模糊增强与边缘提取

在单层次模糊增强算法中,某个灰度层次附近的边缘得到了增强,同时其它的一些边缘受到了抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,提出一种多层次模糊增强算法,并且给出了快速实现算法。此外,把多层次模糊增强算法应用于图像边缘提取中,取得了优于单层次模糊增强的效果。     

一种区分性互补系统构造与融合的语音识别方法

在区分性训练的框架下,提出了一种基于混淆信息加权的互补系统构造方法。首先通过统计音素对的混淆信息,利用混淆信息给音素对加以不同的惩罚权重,分别以基线系统中的3个最优识别结果作为参考,计算混淆信息加权后的音素准确率,同时以正确的标注为参考计算标准的音素准确率。然后通过同时最大化混淆信息加权后的音素准确率和最小化标准音素准确率,构建模型层互补系统,并进一步通过结合RDLT (region-dependent linear transform)特征变换过程构造特征层的互补系统。实验结果表明,与互补最小音素错误准则相比,融合模型层互补系统后识别率提高了0.76%,同时融合特征层和模型层的互补系统识别率提高了1.35%。本方法可以增大互补系统间的差异性,提高系统融合后的识别性能。