【24h】

Dirichlet事前分布を用いた音声区間検出の検討

机译:使用Dirichlet先验分布检查语音间隔检测

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摘要

本研究では,確率モデルに基づく音声区間検出法にDirichlet事前分布を導入して音声区間検出の性能改善が得られることを述べる.確率モデルに基づく音声区間検出法では,Switchingカルマンフィルタを用いて観測信号の環境に適応した音声/非音声GMMを逐次生成し,各GMMの確率比に基づき音声/非音声の識別を行っている.生成されるGMMには不要な分布と重要な分布が混在しており,不要な分布を取り除き,重要な分布のみを用いることによりVADの性能改善が得られる.分布の削減を行うと,削減前の混合分布とは分布全体の形状が大きく異なり,分布の事前確率も大きく異なる.このため,本研究では,事前分布をDirichlet分布で定義し,分布選択後の混合重みを最適化することについて検討を行った.
机译:在这项研究中,我们描述了通过将Dirichlet先验分布引入到基于概率模型的语音部分检测方法中,可以提高语音部分检测的性能。在基于概率模型的语音区间检测方法中,使用切换卡尔曼滤波器依次生成适合于所观察信号的环境的语音/非语音GMM,并且基于每个GMM的概率比来识别语音/非语音。不必要的分布和重要的分布混合在生成的GMM中,通过删除不必要的分布并仅使用重要的分布,可以提高VAD性能。当分布减小时,整个分布的形状与减小之前的混合分布明显不同,并且分布的先验概率也显着不同。因此,在这项研究中,我们将先验分布定义为Dirichlet分布,并检查了选择分布后混合重量的优化。

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