[发明专利]语音数据基于分簇聚类的分块高斯回归模型子集建模方法有效
| 申请号： | 201711114782.1 | 申请日： | 2017-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN107808673B | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 缪晓宇;徐宁;王平 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G10L25/27 | 分类号： | G10L25/27;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种语音数据基于分簇聚类的分块高斯回归模型子集建模方法，语音数据按时间间隔分帧，对每一帧数据进行特征提取，每一帧提取出来的高维数据降到三维后，进行分块高斯回归模型建模；所述分块高斯回归模型为基于子集法的高斯回归过程模型，在训练数据集中，按照贪婪算法选取出若干代表原训练数据集的点构成子集，将携带冗余信息的数据点剔除掉，本发明根据具体的测试点来调整所选取的子集，并且通过分簇聚类后，选取的子集来自各个不同的簇，能够代表整个数据集，这样选取的子集既能保证是最接近测试点的一部分局部最优点，同时兼顾全局。 | ||
| 搜索关键词： | 语音 数据 基于 分簇聚类 分块 回归 模型 子集 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种语音数据基于分簇聚类的分块高斯回归模型子集建模方法，其特征在于，语音数据按时间间隔分帧，对每一帧数据进行特征提取，每一帧提取出来的特征数据降到三维后，进行分块高斯回归模型建模；所述分块高斯回归模型为基于子集法的高斯回归过程模型，在训练数据集中，按照贪婪算法选取出若干代表原训练数据集的点构成子集，将携带冗余信息的数据点剔除掉。
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