刘青松 作品数:15 被引量:24 H指数:3 供职机构: 中国科学技术大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 动力工程及工程热物理 更多>>
基于数据包络分析(DEA)的利润效率研究:效率分解、测度及预测 在市场经济中,对于营利性组织而言,利润效率通常是最重要的衡量指标,它可以反映出企业当前的经营状况以及未来的发展前景,是一切经营活动的源泉,对帮助企业实现利润改善具有重要的现实意义。传统数据包络分析方法(Data Enve... 刘青松关键词:数据包络分析 利润效率 一种用于鲁棒性说话人确认的分段概率分布参数规整方法 2008年 目前与文本无关的话者确认系统大都是基于GMM-UBM模型结构的,为了精确的描述说话人语音特征空间的分布,模型混合度M通常都选的很大,因而模型训练需要大量的语音数据。本文提出了一种基于分段估计概率分布函数的规整方法,在概率分布的意义上降低特征参数偏离高斯分布的程度,从而可以用较低混合度的高斯混合模型对其建模。同时,这种映射也是一种无监督规整,因此可以提高系统的鲁棒性及其确认性能。在NIST'03数据库上的实验表明,在使用相同混合度模型的情况下,概率分布规整后的参数相对于变换前的参数系统性能可以提高11%左右。 解焱陆 刘青松 戴蓓蒨 李辉关键词:高斯分布 MFCC 说话人确认 声母发声特点参数的提取及其提高说话人确认鲁棒性的研究 被引量:2 2009年 本文针对语音信号中的声母语音更易受环境噪声污染而导致识别性能下降的情况,根据普通话声母发声位置特点,提出了一种对发声位置状态描述的发声特点参数(Articulatory Feature,简称AF),采用特征空间映射方法,由短时倒谱参数(MFCC)经MLP特征映射网络映射获取,MLP特征映射网络则由语言学先验知识事先训练得到。AF参数具有良好的噪声鲁棒性,并与MFCC参数具有互补性,由MFCC和AF组成的联合特征参数(MFCC-AF)可使系统确认性能的鲁棒性有明显的改善。在微软数据库上的基于GMM-UBM模型的与文本无关的说话人确认实验表明,对于声母语音,采用MFCC-AF参数使系统的鲁棒性有明显的改善:在干净、25dB、20dB条件下,较只采用MFCC参数的系统的EER分别相对降低了5.4%,14.12%,20.27%。 许东星 戴蓓蒨 许敏强 刘青松关键词:发声特点 多层感知器 文本无关 说话人确认 基于失配信息子空间失配补偿的话者确认 2010年 对于电话手机语音的文本无关说话人确认,语音受到传输信道、话筒等的影响,失配问题尤为显著.为此提出一种GMM-UBM框架下基于失配信息子空间的说话人确认失配补偿方法,该方法利用失配信息子空间和基准信息模型获得训练和测试语音的相对失配信息,此失配信息是失配信息子空间中超矢量的一种线性组合,补偿更为准确,能够根据失配对不同语音类的不同影响,对不同的语音类进行相应的补偿.NIST06数据库上的实验表明,经过失配补偿的系统性能在EER和MinDCF有近50%的提高. 刘青松 戴蓓蒨 许东星 吴德辉关键词:说话人确认 利用EHMM和CLR的说话人分割聚类算法 被引量:3 2012年 针对传统的说话人分割聚类系统中,由于聚类时话者信息不足而影响切分准确度的问题,本文提出了一种基于进化隐马尔科夫模型和交叉对数似然比距离测度的多层次说话人分割聚类算法,在传统的话者分割聚类算法的基础上引入了重分割和重聚类的机制,以及基于距离测度和贝叶斯信息准则的分层聚类算法,有效的解决了传统方法中切分准确度受到话者信息制约的问题.在美国国家标准技术署(NIST)2003 Spring RT数据库上的实验结果表明,本文提出的算法比传统算法系统性能相对提高了41%. 凌锦雯 陆伟 刘青松 张琨磊基于多微商核函数的SVM话者确认 2011年 给出了一种基于多微商核函数(MDK)的结合高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)的方法,并应用于SVM文本无关话者确认。从GMM话者语音特征概率分布出发,用多阶微商描述GMM概率分布,将GMM和SVM结合的问题转化为用多阶微商建立SVM话者模型的问题。首先对说话人语音进行基于因子分析的参数域失配补偿,用GMM描述失配补偿后的话者语音特征的概率分布;然后对GMM求多阶微商;最后构建多微商核函数,建立多SVM话者模型。在NIST’01 2min-1min话者确认数据库上的实验表明,基于多微商核函数的SVM话者确认系统性能优于基于失配补偿的GMM系统,也比基于失配补偿的Fisher核函数SVM话者系统和基于失配补偿的Kullback-Leibler(KL)距离SVM话者系统有较大的提高。 许敏强 戴蓓蒨 刘青松 许东星关键词:话者确认 支持向量机 MFCC中的基音频率信息对说话人识别系统性能的影响 被引量:12 2009年 目前对MFCC的应用与研究,一般忽略了基音频率对MFCC的影响.分析发现,基音频率会影响MFCC对声道特性的准确描述,进而影响说话人识别系统的性能;由此提出了一种基于平滑幅度谱的SMFCC(smoothing MFCC),在YOHO说话人识别数据库上的实验表明,SMFCC性能在整体上优于MFCC,而在女性说话人数据集上性能提高尤其明显,并且具有更好的时间鲁棒性. 陆伟 戴蓓蒨 李辉 刘青松关键词:说话人识别 基音频率 谱包络 基于话者因子评分的说话人确认 2011年 针对基于因子分析模型的说话人确认系统评分的复杂性以及需要较大运算量的问题,文章直接利用话者因子的余弦距离相似度来计算评分。首先在训练阶段和测试阶段分别用因子分析的方法从语音中估计出话者因子,然后直接利用话者因子评分。对比SVM和其它的JFA-GMM-UBM话者确认系统,本文中所采用的系统训练阶段和测试阶段的流程相同,并且目标话者模型只需要存储话者因子,存储量少。在NIST2008数据库上的实验结果表明,余弦距离评分对比其它因子分析模型的评分方法,更加简单,并且话者确认系统的性能也有提高。 周毓 李辉 刘青松关键词:话者确认 基于高维空间映射失配补偿方法的说话人确认 2010年 针对电话手机语音的文本无关说话人确认中,训练集语音和测试集语音来自不同信道所产生失配而导致系统性能下降的问题,采用一种基于高维空间映射的方法对系统进行补偿.在分析了已有的说话人确认系统的基础上,提出了一种基于特征参数映射支持向量机模型(PSVM)的说话人确认系统.首先用大量已知信道类型的语音训练出信道空间及映射矩阵,然后训练语音和测试语音都通过映射,消除因信道不同而导致的失配影响.在NIST数据库上的实验结果表明,这种方法弥补了训练语音和测试语音的失配,说话人确认系统的性能有了明显的提高. 郭伟 李辉 许敏强 刘青松关键词:说话人确认 基于超音段韵律特征和GMM-UBM的文本无关的说话人识别 被引量:1 2010年 提出一种采用超音段韵律特征和GMM-UBM模型结构的文本无关的说话人识别方法,用多尺度小波分析方法从短时倒谱参数MFCC和基频F0随时间变化的韵律中分别提取可用于文本无关说话人识别的超音段韵律特征参数PMFCC和PF0,并组成联合参数PMFCCF0.在NIST068side-1side复杂背景电话手机语音数据库上的说话人确认实验则表明,采用一阶小波分析方法提取的超音段韵律参数PMFCC的识别性能与短时MFCC相当,采用超音段韵律特征PMFCCF0的系统确认性能比采用短时MFCC系统有较大的提高.在微软数据库进行不同信噪比测试语音的说话人辨认实验表明,PMFCCF0有比短时MFCC更好的噪声鲁棒性. 许东星 戴蓓蒨 刘青松 许敏强关键词:文本无关 说话人识别