自動語種識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、語種識別也叫語言辨識，其目的是使計算機具有根據(jù)一段輸入語音來自動識別其所屬語言種類的能力。語種識別在網(wǎng)絡(luò)安全、身份驗證、多語種信息服務(wù)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。如今，日益開放的國際環(huán)境和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展為語種識別帶來了新的挑戰(zhàn)。本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上，從實際出發(fā)，設(shè)計和實現(xiàn)基于高斯混合模型-通用背景模型（Gaussian Mixture Model-Uniform Background Model, GMM-UBM）的語種識別系統(tǒng)，分別

2、在美國國家標準技術(shù)研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）語料庫和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下測試其性能。并且從系統(tǒng)的性能入手，在 GMM-UBM模型的基礎(chǔ)上引入支持向量機（ Support Vector Machine，SVM），建立GMM/SVM的語種識別系統(tǒng)。
　　本文的主要工作如下：
　?、砰_發(fā)基于GMM-UBM的語種識別系統(tǒng)并完成相關(guān)實驗，實驗分析了模型參數(shù)的不

3、同及測試語音時長對系統(tǒng)性能的影響。并給出了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的在線測試結(jié)果。
　?、茷榱颂岣呦到y(tǒng)的整體性能，在 GMM-UBM模型基礎(chǔ)上引入 SVM，構(gòu)建基于GMM/SVM的語種識別系統(tǒng)，并和GMM-UBM系統(tǒng)做了相關(guān)對比實驗。最后給出兩種系統(tǒng)的融合方案。
　　⑶本文在設(shè)計和實現(xiàn)語種識別系統(tǒng)時，始終從語種模型的運算量、存儲量、和識別率等方面綜合平衡。在特征提取時引入計算預(yù)處理、快速計算等，在 GMM模型訓練和測試階段采用Top N快