稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应提升语音识别性能

本文主要探讨了"基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应方法"在语音识别领域的应用，针对在自适应数据量不足时出现的过拟合问题。研究者屈丹和张文林在2015年9月发表于《通信学报》的一篇文章中，提出了新的算法策略。 文章首先回顾了隐马尔可夫-高斯混合模型(HMM-GMM)下本征音子说话人自适应的基本原理，这是语音识别系统中的关键组件，用于捕获不同说话人的语音特征并适应新的语音输入。然而，当适应数据有限时，传统的本征音子说话人自适应方法容易过度依赖这些训练数据，导致性能下降。 为解决这个问题，研究人员引入了稀疏组LASSO（SGL）正则化技术。SGL是一种扩展了LASSO的正则化方法，它不仅鼓励模型参数的稀疏性（即许多参数接近于零），还能保持部分参数组的整体有效性。通过调整权重因子，可以有效地控制模型的复杂度，防止过拟合，使得算法能够在少量适应数据下仍保持良好的泛化能力。 作者采用了一种加速近点梯度的数学优化算法来实现稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应，这种方法能够高效地找到最优解，同时保持模型的稀疏性。与传统的方法如l1（Lasso）、l2（Ridge）和弹性网（Elastic Net）正则化进行对比，实验结果显示，稀疏组LASSO约束的自适应算法在汉语连续语音识别的说话人自适应任务中表现出显著的优势，其性能得到了提升，证明了SGL在减少过拟合方面的有效性。 文章的关键点包括： 1. 隐马尔可夫-高斯混合模型下的本征音子说话人自适应原理 2. 稀疏组LASSO正则化的引入及其在控制模型复杂度和防止过拟合的作用 3. 加速近点梯度优化算法的应用 4. 稀疏组LASSO约束在实际语音识别任务中的优势比较 这篇研究论文为解决语音识别系统中数据稀缺情况下过拟合问题提供了一个有效的方法，展示了稀疏组LASSO约束在提高说话人自适应性能方面的重要作用。这对于实际的语音识别系统设计和优化具有重要的理论和实践价值。