xmucas
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声学特征变换 LDA

含义

Linear Discriminant Analysis 线性判别式分析是一种降维算法，特征经过映射以后，在新的空间有最大的类间距离和最小的类内距离；LDA降维的维度跟类别的个数有关
相关公式推导可以参考这篇博客

kaldi实现

特征降维

特征做完splice以后进行降维

steps/train_lda_mllt.sh
acc-lda #使用pdf-id作为类别，获得统计量
est-lda #获得lda转换矩阵

数据归一化

声学特征变换 LDA_第1张图片
为了加快网络训练，一般需要对输入特征进行处理[1]：
- 零均值
- 去相关
- 方差规整

在方差处理的时候，如果已知某些维度比较重要，可以增大它们的方差，有益于网络训练。
这里做LDA并不降维，求得到的转换矩阵是一些较大的特征值对应的特征向量（特征值的解释参考知乎）组成的，可以挑选出重要的特征维度。

steps/libs/nnet3/train/chain_objf/acoustic_model.py: compute_preconditioning_matrix

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