摘  要： 主要研究了基于流形學習ISOP算法的語音特征提取。將流形學習ISOP算法應用到語音識別特征提取模塊中,。仿真實驗結果表明,，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,。
關鍵詞： ISOP算法,；語音識別；流形學習,；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,，使得如何使計算機智能化地與人類進行通信，成為現(xiàn)代計算機科學的重要研究課題之一,。同時,，現(xiàn)實世界中的數(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。
　流行學習[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,。流形是拓撲學中的概念,，其表示一個局部處為歐幾里得的拓撲空間,。局部歐幾里得特性意味著對于空間上的任意點都有一個鄰域,，在這個鄰域中的拓撲與Rm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化的拓撲空間?；诹餍蔚亩x，可以得到流形學習的本質(zhì)是,，當數(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)中恢復低維流形的內(nèi)在幾何結構或者內(nèi)在規(guī)律,，并求出相應的嵌入映射,，以實現(xiàn)維數(shù)約減或者數(shù)據(jù)可視化,。這就意味著流形學習比傳統(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篇論文從認知上討論了流形學習,，并使用了Manifold Learning術語，強調(diào)認知過程的整體性,。幾年來，流形學習領域產(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算法認為,，在局部意義下數(shù)據(jù)結構為線性,，即點在一個超平面上,。任取一點，可以用它的鄰近點的線性組合來表示,。其主要思想是在樣本點和它的鄰域點之間構造一個重構權向量，并在低維空間中保持每個鄰域中的權值不變,，在嵌入映射是局部線性的條件下，最小化重構誤差,。ISOMAP建立在多維尺度變換（MDS）的基礎上，力求保持數(shù)據(jù)點的內(nèi)在幾何性質(zhì),，即保持兩點間的測地距離,。它用流形上的兩點間的測地距離來取代經(jīng)典MDS方法中的歐氏距離,，能夠準確地發(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,。
本文將流形學習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習ISOP算法的語音信號特征提取方式,。在仿真實驗室中,，針對0~9的特定人的語音信號進行流形學習的特征提取并進行識別,，得到了不錯的識別率。
1 流形學習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)點間的局部結構關系，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)化學習方法,，在構建測地線距離時有兩個問題：（1）對樣本點的噪聲比較敏感，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雜度大,，且距離矩陣為稠密矩陣，本征分解需要的計算復雜度也比較高,，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構,，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構是它的局部d維坐標系統(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果。此外,，LTSA算法對樣本點的密度和曲率變化比較敏感，樣本點的密度及曲率[11]的變化會使得樣本點到流形局部切空間的投影產(chǎn)生偏差,。當樣本量較大時，算法會失效,，并且LTSA算法對新樣本無法進行有效處理,。
　表2是在相同的訓練樣本量的背景下，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,，在實驗室條件下，本文提出的基于流形學習ISOP[12]算法在語音識別的特征提取模塊得到了應用,，并取得了一定成果。
　本文提出了一種基于流形學習的語音特征提取方法,，實驗結果表明，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)中進行構圖和多維尺度分析,，因此牽涉大量高位矩陣運算而耗費了較多的時間和資源,，為進一步提高性能，下一步將考慮引入主成分分析,，對該算法進行改進。
　流形學習[13-14]作為一種新的機器學習,，尤其在人臉識別中已取得一定成就的背景下，在語音識別領域中必將成為一個重要的發(fā)展方向,。
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