[發(fā)明專利]多視角向量處理方法和設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711267389.6
• 申請(qǐng)日: 2017-12-05
• 公開（公告）號(hào): CN109872725B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 石自強(qiáng);劉柳;劉汝杰;林慧鑌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 富士通株式會(huì)社
• 主分類號(hào): G10L25/51
• 分類號(hào): G10L25/51;G10L25/27;G10L25/03;G10L17/06
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 杜誠;王鵬

1.一種多視角向量處理方法，其中，所述多視角向量x用于表征包含至少兩個(gè)不可分立的視角的信息的對(duì)象，該方法包括：

建模步驟，建立該多視角向量的模型，使得其至少包含以下分量：所述多視角向量的總體均值μ；所述多視角向量的每一個(gè)視角的分量；以及噪聲

訓(xùn)練步驟，利用所述多視角向量x的訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得所述總體均值μ、每一個(gè)視角的分量的參數(shù)和所述噪聲的參數(shù)；以及

匹配步驟，利用所述總體均值μ、每一個(gè)視角的分量的參數(shù)和所述噪聲的參數(shù)，計(jì)算兩個(gè)多視角向量的各個(gè)視角分量相同和不同的似然性分量，對(duì)所計(jì)算的似然性分量進(jìn)行預(yù)處理以獲得近似似然性，并且依據(jù)所述近似似然性來判斷兩個(gè)多視角向量是否匹配。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述預(yù)處理根據(jù)多視角向量中的各個(gè)視角分量的屬性來選擇一個(gè)似然性分量作為近似似然性。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述預(yù)處理選擇具有最大值的似然性分量作為近似似然性。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，每一個(gè)視角的分量基于相應(yīng)視角空間基S_i與該視角的特定選擇的系數(shù)u_i之積，其中i為視角的序號(hào)。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，將所述噪聲設(shè)定為滿足以對(duì)角矩陣∑為協(xié)方差的高斯分布。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述訓(xùn)練步驟包括：利用最大期望算法，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得所述總體均值μ、每一個(gè)視角的空間基S_n和所述∑。

7.如權(quán)利要求5所述的方法，其中所述多視角向量包括兩個(gè)視角，記相應(yīng)視角的空間基為S和T，則多視角向量被表示為：

x_ijk＝μ+Su_i+Tv_j+∈_ijk

其中μ表示所述總體均值，u_i為與空間基S對(duì)應(yīng)的視角的第i種選擇的系數(shù)，v_j為與空間基T對(duì)應(yīng)的視角的第j種選擇的系數(shù)，∈_ijk表示所述噪聲，k表示在前述選擇的情況下的第k種樣本。

8.如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法，其中，所述多視角向量是表征講話者的聲紋的二視角向量，其中講話者和講話者所講的內(nèi)容是所述二視角向量的視角分量。

9.一種多視角向量處理設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)有程序代碼的存儲(chǔ)介質(zhì)，所述程序代碼當(dāng)被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法。