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改进的基于后验图的无监督示例词查询查询
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文件大小: 901kb
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上传时间: 2021-03-28
详细说明：针对现有无监督语音样例检测精度不高的现状，提出一种基于后验概率特征和主成分分析的方法。该方法首先利用无标注语料训练GMM，得到训练数据频谱参数的高斯混元后验概率特征向量序列;采用层次聚类算法检测其边界信息得到声学分段，利用K-means算法对所有声学分段聚类并添加标签，通过声学分段和标签训练基于后验概率的声学分段模型（ASM）； ASM将查询项与检索文档的高斯混元后验概率转换为新的后验概率，利用主成分方法优化处理，保持概率向量维数不变，消除噪声信息，提高后验概率特征向量鲁棒性与区分性;最后通过分段动态时间规则整算法检索查询项。实验证明该方法的检索精度较现有方法有显着提升。
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