[发明专利]一种面向语音识别的特征迁移学习方法及系统有效
| 申请号： | 202210427775.1 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114997266B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 张晓俊;章溢华;钱金阳;许宜申;陶智 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/21;G06F18/22;G06N20/00 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 朱振德 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向语音识别的特征迁移学习方法及系统，包括以下步骤：获取制作为训练集和测试集；计算训练集和测试集的特征边缘分布差异和特征间条件分布差异；建立特征分布差异目标，求解一个映射矩阵，使得训练集和测试集映射到同一子空间上的特征分布差异尽可能小；其中，特征分布差异目标以最小化训练集和测试集的特征边缘分布差异和特征间条件分布差异为基础，将类内距、类间距和图嵌入矩阵作为正则项，使得映射后不同类别的样本的中心投影点之间的距离尽可能地大，同一类别的样本投影后距离应尽可能地小，且保持邻域间样本的相似关系作为分布差异约束。本发明有效减少各种不确定因素对语音信号的干扰，从而提升语音识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 语音 识别 特征 迁移 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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