【摘 要】
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为了克服因数据不足而造成较难提取稳定的长时特征的问题,提出一种基于群稀疏约束的混合判别分析方法。该方法首先采用高斯混合模型描述数据的分布,在此基础上利用2次变分的
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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为了克服因数据不足而造成较难提取稳定的长时特征的问题,提出一种基于群稀疏约束的混合判别分析方法。该方法首先采用高斯混合模型描述数据的分布,在此基础上利用2次变分的形式进行群稀疏的表示,得到基于群稀疏约束的混合判别分析目标函数。接着,通过定义模糊响应矩阵（blurred response matrix）,有效地结合最优化得分方法求解判别分析变换矩阵。最后,拼接相邻帧梅尔滤波器组输出组成超矢量,采用变换矩阵进行变换降维,提取时频特征。实验结果表明,提出的方法能够得到稀疏的变换矩阵,相比于PLDA（penali
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