【摘 要】
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语音特征学习是精神病语音识别方法的核心和关键。深层特征学习可以自动提取语音特征,但受限于小样本问题;传统的特征提取(原始特征)避免小样本问题影响,但严重依赖经验且自适应不佳。为了解决这一问题,本文提出了一种深层内嵌混合稀疏堆栈自动编码器流形集成算法。首先,基于先验知识提取精神病语音特征,构造原始特征。其次,将原始特征内嵌入到稀疏堆栈自动编码器(深度网络)中,对隐藏层的输出进行滤波,增强深层特征与原始特征的互补性。再次,设计L1正则化特征选择机制,压缩由深层特征和原始特征组成的混合特征集的维度。最后,设计了
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学,中电科技集团重庆声光电有限公司,重庆大学微电子与通信工程学院,重庆市精神卫生中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771080),四川省科技计划资助(2019ZDZX0005,2019ZDZX0006,2020JDR0006),重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscx-mbdxX0050),重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0100,cstc2020jcyj-msxmX0523),重庆市社会规划项目(2018YBYY133)。
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语音特征学习是精神病语音识别方法的核心和关键。深层特征学习可以自动提取语音特征,但受限于小样本问题;传统的特征提取(原始特征)避免小样本问题影响,但严重依赖经验且自适应不佳。为了解决这一问题,本文提出了一种深层内嵌混合稀疏堆栈自动编码器流形集成算法。首先,基于先验知识提取精神病语音特征,构造原始特征。其次,将原始特征内嵌入到稀疏堆栈自动编码器(深度网络)中,对隐藏层的输出进行滤波,增强深层特征与原始特征的互补性。再次,设计L1正则化特征选择机制,压缩由深层特征和原始特征组成的混合特征集的维度。最后,设计了
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