科大讯飞语种识别系统介绍.ppt

语种识别系统介绍,提纲,语种识别系统框架 Acoustic-GMM系统介绍 Acoustic-GSV系统介绍,语种识别系统框架,现有语种识别系统的主流方法包括基于Acoustic的方案和基于Phone Recognize的方案，这两种系统由于建模方法等的差异，具有较好的互补性,图1：语种识别系统框架,Acoustic系统介绍,图2：Acoustic系统框架,Acoustic系统 基于Acoustic的语种识别由于其稳定性和鲁棒性，在语种识别中获得的广泛的应用， 是历届NIST LRE比赛中不可缺少的基本系统之一。Acoustic系统又包括GMM-MMI 系统和GMM-SVM两种建模方式：,Acoustic系统-GMM-MMI系统框架,图3 GMM-MMI系统流程图,GMM-MMI系统可以分成三大块：特征提取模块、模型训练模块以及测试模块，下面分别介绍三个部分,特征提取模块（1）,1） MFCC： 语种识别系统中，仅使用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficient）的C0C6前7阶参数， 后面在此基础上，进行SDC扩展。 2）VTLN 声道长度规整（Vocal Tract Length Normalization，VTLN），将每个人的声道规整到统一的长 度上，用来减弱不同发音人带来的影响。 3）RASTA RelAtive SpecTrAl这个词组的简称，是Hynek Hermansky等人根据人类语音听觉感知对于激励源缓变不敏感的这种特性，提出的一种对于语音参数的时间轨迹进行滤波，以便从语音的参数表示中减小非语音部分的频谱部分的方法，是一种经验性的滤波器：,图4 特征提取顺序,特征提取模块（2）,4） SDC: Shifted Delta Cepstra 也称为移位差分倒谱特征,特征提取模块（3）,（5）Voice Activity Detection-VAD对识别性能影响很大，在语种识别系统中主要采用基于能 量四门限的VAD技术 （6）倒谱均值相减（Cepstral Mean Subtraction，CMS） 基于不变信道的假设一种外部信道估计。信道的噪声可以看成是信道固定的系统畸变和随机信道传输噪声（认为是白噪声）的和。倒谱参数上减去均值，相应的也就去除了调制噪声。 （7）特征高斯化 语种识别所用参数，本身都是随机矢量，因而具有相应的概率分布，训练和识别信道的不匹配也就体现在概率分布的差别上。受实际环境的影响，特征参数的概率分布往往发生改变。对特征参数进行规整，使得训练和识别时候的特征参数的概率分布比较接近，这样两者之间不匹配的问题就应该能得到改善。 （8）特征端FA 特征域方法的因子分析可以当成一种鲁棒性前端的算法，就是对特征直接去掉噪声的部分，得到相对“干净”的数据，主要在于去噪 。,GMM-MMI系统模型训练,UBM训练： K-Means聚类得到UBM模型的初始化模型 EM算法迭代训练得到UBM模型 各语种GMM训练 各语种数据在UBM模型基础上MLE估计出各 语种模型 2. MMI区分性准则下训练增加各语种之间的区分度,图5 UBM-GMM训练步骤,GMM-MMI高斯后端训练,高斯后端分类器 包括LDA变换矩阵和各语种模型的单高斯的GMM模型。 开发集的选择：一般要包括和测试集一样的语种类别，并且数据类型要和测试集尽量的相似，并且不能和训练集有任何的重合，否则会造成开发集得分和测试集得分mismatch LDA训练：各语种的测试得分向量通过LDA降维，提取更有区分性的分量，将原始的N维得分向量减为维数为N-1（N为语种总种类）。 各语种单高斯模型的训练：在开发集上利用LDA得到的各语种的得分向量，训练各语种的单高斯模型（每个语种一个模型）。,图6 高斯后端训练步骤,GMM-MMI系统测试流程,图7 GMM-MMI测试流程,Acoustic系统GMM-SVM系统,图8 GSV系统框图,模型训练部分 三个关键部分 GMM Super Vector：每条语音，采用最大后验概率（Maximum a posteriori，MAP）准则，从UBM 中自适应得到这条语音的GMM 模型，然后将所有高斯的每一维均值向量按照顺序排列起来，构成一个超矢量作为SV