克服过拟合的本征音子说话人子空间自适应语音识别算法

本文主要探讨了基于特征电话说话人子空间的说话人自适应语音识别方法，针对传统的本征音子说话人自适应算法在自适应数据量不足时容易出现过拟合问题，提出了一种创新性的解决方案。首先，作者回顾了基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型(HMM-GMM)的语音识别系统中，本征音子作为关键特征在说话人自适应中的基本作用。本征音子能够捕捉到语音信号中的独特特征，使得系统能够在大量训练数据下展现出良好的自适应能力。 然而，当适应数据有限时，这种依赖于大量样本的自适应方法不再适用。为了克服这一问题，研究者引入了说话人子空间的概念，通过对不同说话人的本征音子矩阵之间的相关性信息进行建模，有效地量化了说话人间的差异。这种方法有助于减少对单一特征的过度依赖，从而减轻过拟合现象。 接着，作者提出了一种新的算法，通过估计说话人相关坐标向量，构建了一个针对说话人特性的本征音子说话人子空间。这种子空间方法能够在保持识别性能的同时，降低算法的空间复杂度，提高了实用性，尤其是在数据稀缺的情况下。 论文通过实验验证了新算法的有效性，以微软语料库的汉语连续语音识别为例，结果显示，相比于传统的本征音子说话人自适应算法，该方法在少量自适应数据下显著提升了识别精度，成功地缓解了过拟合问题。此外，它在性能损失较小的前提下，实现了更高效的空间利用率，对于实际应用具有更高的价值。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于本征音子说话人子空间的自适应策略，它不仅在数据丰富的场景下保持良好性能，而且在数据稀缺情况下展现出更好的鲁棒性和效率，为说话人自适应语音识别技术的发展提供了新的思路。