基于压缩感知的非线性流形语音识别新模型

本文主要探讨了一种基于声学特征空间非线性流形的创新语音识别声学模型。该模型的核心思想是利用语音信号声学特征空间中的非线性流形特性，结合压缩感知理论来构建更高效和精确的模型。首先，将特征空间划分为多个相互独立的局部区域，每个区域采用低维的因子分析模型进行近似，从而形成混合因子分析模型。这种划分使得模型能够更好地捕捉局部特征之间的关系，提高对复杂数据的表达能力。 在模型构建过程中，上下文相关的状态观测向量被限制在非线性低维流形结构内，这有助于保持模型的简洁性和有效性。通过对观测矢量的概率分布进行推导，模型定义为每个状态由一个服从稀疏约束的权重向量和若干个服从标准正态分布的低维局部因子向量共同决定。这样的设计有助于减少冗余信息，提升模型的识别精度。 论文进一步提出了确定局部区域潜在维数的准则以及模型参数的迭代估计方法，这两者对于模型的性能优化至关重要。通过在RM语料库上的连续语音识别实验，与传统的高斯混合模型（GMM）和子空间高斯混合模型（SGMM）进行对比，新声学模型显示出显著的优势，测试集上的平均词错误率分别下降了33.1%和9.2%。这一结果表明，基于非线性流形的声学模型在处理复杂语音信号时具有更好的性能和鲁棒性。 本文的研究工作不仅拓展了语音识别声学模型的传统框架，还提供了在实际应用中有效利用非线性流形结构的新思路，这对于提高语音识别系统的准确性和效率具有重要的理论和实践价值。未来的研究可以进一步探索如何优化模型参数选择和流形学习算法，以进一步提升语音识别的性能。