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提出一種基于非負矩陣分解（ Nonnegative matrix factorization，NMF）后驗特征優化和修正分段動態時間規整（Segmental dxrnamic time warping，SDTW）檢索的無監督語音查詢樣例檢測方法。該方法首先應用頻域線性預測（Frequency domain linear prediction，FDLP）聲學特征參數代替梅爾頻率倒譜系數（ Mel-frequency cepstral coefficients，MFCCs）訓練高斯混合模型（Gaussian mlxture model，GMM）模型，然后使用NMF算法對高斯后驗特征矩陣進行分解，將得到的基矩陣作為子空間變換矩陣對原始后驗特征投影，投影可以突出特征中主要分量，平滑距離矩陣。在檢索階段，使用多相鄰輸出得分對最佳匹配得分進行修正，用于代替標準SDTW算法的1-best輸出得分。實驗結果表明，在不增加檢索時間的情況下，該方法相比應用MFCCs和FDI。P特征的基線系統性能提升明顯，檢索精度分別相對提升了18. 6%和18. 1%。
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