基于重组i Vector算法的语言识别

为了解决语种识别中语音段长度失配以及正确的语音数据不充分带来的系统性能下降问题, 提出了一种基于正则化的i-Vector改进算法。该算法通过对目标函数约会适当的正则化因 子,构造新的目标函数进行优化,从而获得更好的i-Vector向量,提高解的稳定性。详细推导 了正则化的目标函数构造过程和数学优化方法。语种识别实验证明,改进算法与基线系统相 比,在测试语料为初始音段时,系统性能有一定的提升,测试语料越短,性能提升越明显