基于 k 均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法
摘要
语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时，不可避免地降低了模型精度，增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法，可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中，与基线系统进行了实验对比。结果表明：采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错误率分别相对下降10.53%、5.17%和2.65%，展示了语音自适应聚类特征的良好性能。
引用本文（GB/T 7714）
Xiao Xi, Zhou Lu. 基于 k 均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2017.
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