科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
环境音分类是当前语音识别领域的研究热点。主动学习是利用未标记数据,在少量标记数据代价下提高监督学习算法的分类性能的方法。文中提出了熵优先采样(Entropy Priority Sampling,EPS)方法和简单不一致采样(Simple Disagreement Sampling,SDS)方法作为主动学习选择样本的策略。针对环境音数据,提取11维的CELP音频特征,采用单一分类器与EPS,SDS方法对不同标记训练样本比例下的分类实验结果进行了比较分析。结果表明,主动学习方法在标记样本数较少的情况下,能取得较好的分类效果,并且EPS方法的性能优于SDS方法。
- 出版日期2014
- 单位西南林业大学
