分段动态时间规整在语音样例快速检索中的应用

"基于分段动态时间规整的语音样例快速检索" 本文主要介绍了一种新的语音样例快速检索方法，特别适用于语音资源有限、缺乏合适训练数据的情况。该方法结合了下界估计和分段动态时间规整技术，旨在提高检索效率并优化检索精度。 首先，方法的核心在于提取查询样例和测试集的音素后验概率。音素是语音的基本单位，后验概率则是基于贝叶斯定理计算出的，在给定观测数据（如语音信号）的情况下，某个音素出现的概率。通过这种方法，可以对语音信号进行深入的特征分析。 接着，利用限制条件在测试语句中选择潜在匹配的分段，即候选分段。这一步是基于语音的结构和内容，确保候选分段与查询样例有较高的相似性基础。 然后，计算查询样例与每个候选分段之间的动态时间规整得分的下界估计。动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种处理时序数据的方法，尤其适合于比较不同长度的时间序列，如不同语速的语音。下界估计可以快速评估两个序列的相似性，而无需完整执行DTW计算，从而大大提高了检索速度。 接下来，采用K最近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）搜索算法来寻找与查询样例最相似的分段。KNN是一种非参数机器学习算法，它根据查询样例与其他数据点的距离来确定最接近的邻居，这里用于找到最匹配的语音片段。 最后，引入虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。虚拟相关反馈是一种迭代的检索策略，它根据用户对初始检索结果的反馈（即使这种反馈是假设的或虚拟的），逐步改进检索模型，以提高检索精度。 实验结果显示，尽管该方法的原始检索精度略低于直接使用动态时间规整，但其检索速度更快。更重要的是，通过虚拟相关反馈的修正，检索精度得到了显著提升，证明了该方法的有效性和实用性。 这种方法对于那些语音资源有限的语言环境，如小语种或特殊应用场景，具有很高的价值。同时，由于其速度快、精度高，可广泛应用于语音识别、语音搜索、智能助手等领域的快速语音样例检索。 关键词：语音样例检索，音素后验概率，分段动态时间规整，下界估计，虚拟相关反馈 分类号：TP391.4（计算机科学技术-模式识别与智能系统） 文献标志码：A（表示理论与应用研究的学术论文） 基金项目：国家自然科学基金资助项目（61175017） 收稿日期：2012年12月11日，修订日期：2013年3月5日 作者：冯志远，张连海（解放军信息工程大学信息系统工程学院，郑州，450002）