摘  要： 主要研究了基于流形學(xué)習(xí)ISOP算法的語音特征提取。將流形學(xué)習(xí)ISOP算法應(yīng)用到語音識別特征提取模塊中。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法與傳統(tǒng)的特征提取算法MFCC、LPCC等相比，可以取得較高的識別率。
關(guān)鍵詞： ISOP算法；語音識別；流形學(xué)習(xí)；特征提取

　通過語音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用且最方便的交換信息的形式。而信息時代的到來，使得如何使計算機(jī)智能化地與人類進(jìn)行通信，成為現(xiàn)代計算機(jī)科學(xué)的重要研究課題之一。同時，現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)往往是高維的，難以被理解、表示和處理，因此對語音信號中的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，找到一組穩(wěn)定的、能表征其本質(zhì)特性的特征參數(shù)是其的一個重要步驟。
　流行學(xué)習(xí)[1-2]（Manifold Learning）方法是近十年才發(fā)展起來的一種非線性降維方法。流形是拓?fù)鋵W(xué)中的概念，其表示一個局部處為歐幾里得的拓?fù)淇臻g。局部歐幾里得特性意味著對于空間上的任意點(diǎn)都有一個鄰域，在這個鄰域中的拓?fù)渑cRm空間中的開放單位圓相同（Rm表示m維歐式空間）。也就是說，流形是一個局部可坐標(biāo)化的拓?fù)淇臻g。基于流形的定義，可以得到流形學(xué)習(xí)的本質(zhì)是，當(dāng)數(shù)據(jù)均勻采樣于一個高維歐式空間中的低維流形時，要從高維采樣數(shù)據(jù)中恢復(fù)低維流形的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)或者內(nèi)在規(guī)律，并求出相應(yīng)的嵌入映射，以實(shí)現(xiàn)維數(shù)約減或者數(shù)據(jù)可視化。這就意味著流形學(xué)習(xí)比傳統(tǒng)的維數(shù)約減方法更能體現(xiàn)事物的本質(zhì)。20世紀(jì)80年代末，在PAMI上就已經(jīng)有流形模式識別的說法。2000年《Science》雜志上發(fā)表的3篇論文從認(rèn)知上討論了流形學(xué)習(xí)，并使用了Manifold Learning術(shù)語，強(qiáng)調(diào)認(rèn)知過程的整體性。幾年來，流形學(xué)習(xí)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的研究成果。LLE和ISOMAP[2]是兩種有代表性的非線性降維方法。LLE算法認(rèn)為，在局部意義下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為線性，即點(diǎn)在一個超平面上。任取一點(diǎn)，可以用它的鄰近點(diǎn)的線性組合來表示。其主要思想是在樣本點(diǎn)和它的鄰域點(diǎn)之間構(gòu)造一個重構(gòu)權(quán)向量，并在低維空間中保持每個鄰域中的權(quán)值不變，在嵌入映射是局部線性的條件下，最小化重構(gòu)誤差。ISOMAP建立在多維尺度變換（MDS）的基礎(chǔ)上，力求保持?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)的內(nèi)在幾何性質(zhì)，即保持兩點(diǎn)間的測地距離。它用流形上的兩點(diǎn)間的測地距離來取代經(jīng)典MDS方法中的歐氏距離，能夠準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流形潛在的參數(shù)空間，是一種全局優(yōu)化算法。
本文將流形學(xué)習(xí)的降維方式引入語音識別的特征提取模塊，提出一種新的基于流形學(xué)習(xí)ISOP算法的語音信號特征提取方式。在仿真實(shí)驗(yàn)室中，針對0~9的特定人的語音信號進(jìn)行流形學(xué)習(xí)的特征提取并進(jìn)行識別，得到了不錯的識別率。
1 流形學(xué)習(xí)ISOP算法
　判別等度規(guī)映射（Isometric Projection）[3]是對ISOMAP算法的線性推廣，其目的是尋求一個投影矩陣A，將高維數(shù)據(jù)樣本映射到低維特征空間中，且在此映射過程中保持樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)間的局部結(jié)構(gòu)關(guān)系，由此解決了ISOMAP算法在面對新樣本的加入無能為力的窘境。
　

　流形算法ISOMAP[9]作為一種非線性的全局優(yōu)化學(xué)習(xí)方法，在構(gòu)建測地線距離時有兩個問題：（1）對樣本點(diǎn)的噪聲比較敏感，且不能處理存在多個聚類的數(shù)據(jù)集；（2）測地線距離矩陣的計算復(fù)雜度大，且距離矩陣為稠密矩陣，本征分解需要的計算復(fù)雜度也比較高，因此在大容量的語音識別中，并不能取得很好的識別率。LTSA[10]算法雖然能很好地探測出低維流形的空間結(jié)構(gòu)，并且不要求原始數(shù)據(jù)是凸分布的，但是該算法所反映的局部結(jié)構(gòu)是它的局部d維坐標(biāo)系統(tǒng)，由于噪音等因素的影響，數(shù)據(jù)集的局部低維特征不明顯時，它的局部鄰域到局部切空間的投影距離往往并不小，由此構(gòu)造的重建誤差也不會小，這樣的情況下，LTSA就無法得到理想的嵌入結(jié)果。此外，LTSA算法對樣本點(diǎn)的密度和曲率變化比較敏感，樣本點(diǎn)的密度及曲率[11]的變化會使得樣本點(diǎn)到流形局部切空間的投影產(chǎn)生偏差。當(dāng)樣本量較大時，算法會失效，并且LTSA算法對新樣本無法進(jìn)行有效處理。
　表2是在相同的訓(xùn)練樣本量的背景下，不同的鄰近值對ISOP算法的識別率的影響，從數(shù)據(jù)分析得出，不同的k對識別率有一定影響，但并沒有使識別率產(chǎn)生大的偏差。

　綜合以上分析，在實(shí)驗(yàn)室條件下，本文提出的基于流形學(xué)習(xí)ISOP[12]算法在語音識別的特征提取模塊得到了應(yīng)用，并取得了一定成果。
　本文提出了一種基于流形學(xué)習(xí)的語音特征提取方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在數(shù)字0～9的識別中，與傳統(tǒng)的特征提取算法相比，該方法取得了較高的識別效果。由于Isometric Projection是直接在原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行構(gòu)圖和多維尺度分析，因此牽涉大量高位矩陣運(yùn)算而耗費(fèi)了較多的時間和資源，為進(jìn)一步提高性能，下一步將考慮引入主成分分析，對該算法進(jìn)行改進(jìn)。
　流形學(xué)習(xí)[13-14]作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其在人臉識別中已取得一定成就的背景下，在語音識別領(lǐng)域中必將成為一個重要的發(fā)展方向。
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