基于MCE准则的语音识别特征线性判别分析

摘要：

提出了一种基于最小分类错误(Minimum classification error, MCE)准则的线性判别分析方法(Linear discriminant analysis, LDA),并将其应用到连续语音识别中的特征变换.该方法采用非参数核密度估计方法进行数据概率分布估计；根据得到的概率分布,在最小分类错误准则下,采用基于梯度下降的线性搜索算法求解判别分析变换矩阵.利用判别分析变换矩阵对相邻帧梅尔滤波器组输出拼接的超矢量变换降维,得到时频特征.实验结果表明,与传统的MFCC 特征相比,经过本文判别分析提取的时频特征其识别准确率提高了1.41%,相比于HLDA (Heteroscedastic LDA)和近似成对经验正确率准则(Approximate pairwise empirical accuracy criterion, aPEAC)判别分析方法,识别准确率分别提高了1.14%和0.83%.

关键词：线性判别分析、语音识别、核密度估计、特征变换

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61175017资助@@@@Supported by National Natural Science Foundation of China 61175017

在线出版日期：2014-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1208-1215