DTW在语音识别和说话人识别中的特征选择方法

“基于DTW的语音识别和说话人识别的特征选择_刘敬伟.pdf” 在语音识别和说话人识别领域，动态时间规正（Dynamic Time Warping, DTW）是一种广泛使用的算法，用于处理不同长度信号之间的比对。这篇论文深入探讨了如何利用DTW和图论方法来优化特征子集的选择，以提高识别系统的性能。 DTW距离是一种非线性的距离度量，特别适合处理在时间轴上具有不同速度或延展性的序列数据，如语音信号。它通过允许序列在时间轴上进行灵活的拉伸和压缩，使得两个不完全同步的序列可以找到最佳的对齐路径，从而计算它们的相似度。论文提出了一种基于DTW距离的有向图方法（DTWDAG），这是对基于欧氏距离的相似矩阵聚类方法的一种扩展，它可以更好地适应语音和说话人特征的复杂性。 DTWDAG方法将特征之间的DTW距离转化为图的边权重，构建一个有向图，并通过图论方法寻找最优特征子集。这种方法不仅考虑了特征之间的相互关系，还引入了识别的代价函数，使得特征选择过程更加面向实际的识别任务。通过使用(l-r)优化算法，该方法可以有效地搜索特征子集，以最小化识别错误率。 论文中，DTWDAG方法被应用于孤立数字的特定人的语音识别和文本相关的说话人识别任务。实验结果显示，DTWDAG能够在保持识别性能的同时，减少特征数量，从而降低系统复杂性和计算成本。这种方法能够较好地反映出特征子集在语音识别和说话人识别中的重要性，证明了其在实际应用中的有效性。 关键词：特征选择、相似矩阵、动态时间规正、(l-r)优化算法、中文分类号：TN912; TP391; 0235。 总结来说，DTW技术在语音识别和说话人识别中的应用是通过解决时间对齐问题来提升识别准确性的关键手段。而DTWDAG方法通过构建有向图并结合(l-r)优化算法，为特征选择提供了一种新的有效策略，有助于实现更高效、更精确的识别系统。