基于聯(lián)合多樣性密度的漢語方言辨識

摘要： 為了解決漢語方言模型設(shè)計較為單一的問題,提高方言辨識的效率,提出了一種基于聯(lián)合多樣性密度的漢語方言辨識方法。多樣性密度算法是多示例學(xué)習(xí)中的一種經(jīng)典算法,聯(lián)合多樣性密度算法是對其的改進(jìn)應(yīng)用。該方法首先將方言進(jìn)行預(yù)分類為多個小類,然后將各小類方言進(jìn)行多示例包生成,并通過期望最大多樣性密度算法進(jìn)行多示例學(xué)習(xí),得到的多個多樣性密度點(diǎn)作為方言的多示例模型,最后提出平均最近距離算法進(jìn)行模式分類。該方法在訓(xùn)練模型時得到的方言模型更為全面、完整,在模式分類時考慮了未知包中每個示例的影響,提高了辨識系統(tǒng)的效率。 （共6頁）