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提出一種基于非負(fù)矩陣分解（ Nonnegative matrix factorization，NMF）后驗(yàn)特征優(yōu)化和修正分段動態(tài)時間規(guī)整（Segmental dxrnamic time warping，SDTW）檢索的無監(jiān)督語音查詢樣例檢測方法。該方法首先應(yīng)用頻域線性預(yù)測（Frequency domain linear prediction，F(xiàn)DLP）聲學(xué)特征參數(shù)代替梅爾頻率倒譜系數(shù)（ Mel-frequency cepstral coefficients，MFCCs）訓(xùn)練高斯混合模型（Gaussian mlxture model，GMM）模型，然后使用NMF算法對高斯后驗(yàn)特征矩陣進(jìn)行分解，將得到的基矩陣作為子空間變換矩陣對原始后驗(yàn)特征投影，投影可以突出特征中主要分量，平滑距離矩陣。在檢索階段，使用多相鄰輸出得分對最佳匹配得分進(jìn)行修正，用于代替標(biāo)準(zhǔn)SDTW算法的1-best輸出得分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不增加檢索時間的情況下，該方法相比應(yīng)用MFCCs和FDI。P特征的基線系統(tǒng)性能提升明顯，檢索精度分別相對提升了18. 6%和18. 1%。
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