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电话信道下语种识别系统研究与实现

常振超  
【摘要】:作为跨语种电信网信息处理的前端部分,电话信道下语种识别系统面临着识别性能和实时性能两方面的考验。其中,识别性能代表了系统的可靠性,是其成功运用的基础;而实时性能则代表了系统的多路实时处理能力,是其走向实用的关键。论文课题来源于国家863计划某重点项目,以该项目的处理子系统——多路实时语种识别系统研发为依托,结合电信网下对多路话音实时并行处理的需求现状,重点对电话信道下语种识别系统性能提升展开研究。 本文的研究脉络从两个方面开展:首先,在识别性能方面,针对系统中信道差异和说话人差异影响识别性能的问题,分别进行了相应的补偿算法研究;然后,在实时性能方面,提出了一种多路实时的语种识别系统架构,并给予实现。本文的主要工作和创新点如下: 1、确立了语种识别基线系统。研究了基于GSV-SVM的语种识别系统各部分的关键技术,对电话信道下语音信号的特点进行了分析,引入了非语音信号的分割方法。通过实验验证了该方法的有效性,从而最终确立了语种识别基线系统。 2、提出了一种基于特征变换的信道补偿算法。针对电话信道下语种识别系统面临的信道差异及GSV超矢量冗余信息的问题,借助于I-vector系统基于特征转换的子空间分析思想,提出了一种基于特征变换的信道补偿算法。此算法对系统前端得到的语音参数进行HLDA映射,拉大了不同语种间的距离,并借助于KPCA对含有冗余信息的GSV特征进行无用维的去除和有效维的保留,在一定程度上抑制了信道噪声等影响,同时增加了语种间的区分度。实验结果验证了此方法的有效性。 3、提出了一种改进的锚模型训练算法。针对锚模型算法中锚空间构造上的不足,借鉴支持向量提供的信息,提出了一种改进的锚模型训练算法。该算法通过挑选各个语种经训练得到的支持向量,来重新构造锚超矩阵,从而避免了原有引入锚模型算法的系统对待映射语料进行映射时,产生的语种属性偏差问题。仿真结果表明,此方法有效地抑制了说话人差异带来的影响,提升了系统的识别性能。 4、针对电信网下语种识别系统所面临的多路实时处理问题,提出了一种DSP+FPGA的实现架构,重点对FPGA实现部分的算法模块进行了研究和优化。针对算法中需要频繁访问大容量模板的问题,提出了一种基于嵌入式的内存接口访问机制,较好的完成了大容量数据模板的访问和存储任务。通过对系统的性能测试和资源分析可知,该系统能够实时处理238路的语音任务,为电信网下多路语音实时处理提供了可靠的保障。


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