改进的GSV-SVM方言识别提升语音识别准确率

本文主要探讨了一种创新的语音识别技术——基于子空间映射和得分规整的Gaussian Scaled Vector (GSV)-Support Vector Machine (SVM) 方言识别系统。针对汉语普通话、青海方言和藏语安多方言之间的细微差异和高混淆度问题，该系统旨在提升识别准确率。 首先，Gaussian Scaled Vector (GSV) 是一种利用最大后验概率准则自适应生成的核函数，它能够有效地捕捉不同方言数据中的非线性特征。通过KL核，Gaussian分布被用来表示输入数据，这使得GSV在处理复杂方言模式时具有较好的适应性和鲁棒性。 系统的核心步骤是将GSV进行低维子空间映射。子空间映射技术，如主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA)，有助于减少数据维度，提取出最具区分性的特征，从而降低噪声影响并突出方言间的差异。这样做的目的是将高维的方言数据转换到一个低维空间，使得原本难以分辨的方言特征变得更容易区分。 接着，映射后的低维数据被用于训练多个SVM模型。每个SVM模型负责处理特定方言的数据，通过对得分域进行规整，进一步增强模型对不同方言的识别能力。得分规整是指调整和优化SVM模型的决策边界，使其在不同方言之间达到最优的分类效果。 实验结果显示，这种基于子空间映射和得分规整的GSV-SVM方言识别系统在实际应用中取得了显著的效果。它能够有效地处理方言间的混淆，提高识别精度，对于解决语音识别中由于方言差异导致的识别难题具有重要意义。 总结来说，本文的研究贡献在于提出了一种结合了高斯超矢量、降维技术和得分规整的方言识别策略，它通过优化数据表示和模型训练，成功地提高了方言识别的性能，为实际的语音识别系统提供了有效的解决方案。这项研究对于推动多语言和方言识别技术的发展具有积极的推动作用。