谱聚类在汉语方言辨识中的应用  

Application of spectral clustering to Chinese dialect identification

作　　者：张彪[1] 顾明亮[1,2] 王侠[2] 

机构地区：[1]徐州师范大学语言研究所,江苏徐州221116 [2]徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏徐州221116

出　　处：《徐州师范大学学报（自然科学版）》2010年第3期48-50,共3页Journal of Xuzhou Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家社会科学基金重点资助项目(01AYY004);江苏省"十五"社科基金资助项目(K3-013);徐州师范大学重大培育资助项目;徐州师范大学科研创新计划资助课题(09YLB016)

摘　　要：建立一种好的声学模型对汉语方言识别系统的识别率有着重要的影响.为了改善汉语方言辨识效果,提出了一种新的高斯混合模型初始化方法.该方法将谱聚类算法运用到高斯混合模型参数的初始化之中,并与传统的K-Means初始化方法进行了比较.实验结果表明,谱聚类算法能够更好地优化高斯混合模型参数,并且系统辨识率也有了相对提高.In Chinese dialect identification,establishing a good acoustic model has an important influence on the recognition rate. In order to improve accuracy,a novel method of GMM initialization is proposed. The spectral clustering algorithm is applied to initializing GMM parameters and is compared with K-Means. Experimental results prove that the spectral clustering algorithm is better in optimizing GMM parameters and the system has a higher recognition rate.

关 键 词：方言辨识 高斯混合模型 谱聚类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]