基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识

基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识论文题目：基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识摘要：汉语方言众多，各地方言之间的差异显著，给汉语语音处理带来了很大的挑战。本文提出了一种基于流形学习和特征融合的汉语

基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识 论文题目：基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识 摘要：汉语方言众多，各地方言之间的差异显著，给汉语语音处理 带来了很大的挑战。本文提出了一种基于流形学习和特征融合的汉语方 言辨识方法，该方法在GMM-UBM、i-vector和x-vector等基础上， 采用流形学习的思想，对不同方言所具有的特征分布进行学习和建模， 并通过特征融合的方法将不同特征融合起来，达到更好的分类效果。 关键词：汉语方言辨识；流形学习；特征融合；GMM-UBM； i-vector；x-vector 1.引言 随着汉语方言识别技术的发展，对于各地的方言进行准确辨识已经 成为了汉语语音处理中的重要问题之一。传统的汉语方言辨识方法主要 是基于训练样本进行分类，效果有限。而近年来，随着基于深度学习的 汉语方言辨识技术的兴起，各类模型层出不穷。其中，GMM-UBM、 i-vector和x-vector等模型已经成为了汉语方言辨识中的经典技术。但 是，由于不同方言之间的差异性非常显著，传统的分类方法难以处理大 量的特征数据。因此，本文提出了一种基于流形学习与特征融合的汉语 方言辨识方法，通过学习不同方言之间的特征分布，将不同特征融合起 来，提高分类效果。 2.相关工作 2.1GMM-UBM模型 GMM-UBM是一种流行的训练和分类语音的方法，主要适用于说话 人识别和声纹识别。该模型通过训练得到一个GMM模型，用于建模说 话人语音的不同变化。而UBM模型，则是建立全局高斯混合模型 (GMM)，代表说话人的声学分布。通过将UBM模型与GMM模型进行 比较，达到区分不同说话人的效果。