层次化空间分析提升电话语音语种识别系统性能

本文主要探讨了一种层次化空间分析方法在电话语音自动语种识别系统中的应用。随着技术的发展，语音识别系统在多语种环境中越来越重要，但如何处理训练和测试数据之间的不匹配问题，如说话人差异、信道噪声等，成为提升识别性能的关键挑战。针对这一问题，研究人员提出了一个创新的方法。 首先，该研究采用Mel频率倒谱系数（MFCC）和声道差分（SDC）作为前端特征提取器，对其进行异方差线性判别分析（HLDA）。HLDA作为一种统计建模工具，能够增强不同语种类别间的区分度，通过减少噪声和非相关变量的影响，提高了系统的鲁棒性。 接着，针对经过自适应处理后的全局统计向量（GSV），进行了主成分分析（PCA）特征选择。PCA作为降维技术，可以有效地剔除信道等冗余信息，避免这些非目标特征对识别性能的干扰。这种方法有助于优化特征表示，使得系统更加专注于关键的语音特征，从而提升识别准确率。 实验结果显示，层次化空间分析方法成功地消除了信道噪声等非语言相关因素对识别的负面影响，显著提高了原有系统的识别性能。这不仅有助于提高系统在实际环境中的实用性，也为其他领域的信号处理提供了有益的思路和策略。 本文的研究成果对于语音识别系统的稳健性和准确性具有重要意义，特别是在跨地域、多说话人和多信道条件下，层次化空间分析方法的应用能够有效提升系统的稳定性和识别精度。此外，作者团队包括常振超、刘斌、石远超、张兴明、杨镇西和张丽等，他们在语种识别和系统级芯片设计等多个领域都有深厚的专业背景，他们的合作展示了跨学科研究的优势，为后续的学术研究和实际应用奠定了坚实的基础。