模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究

• 作者: 张凡 贺苏宁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊判决支持向量机 语种辨识 线性预测倒谱系数
• 年，卷（期）: 2004,（21）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: TN192
• 字数: 2798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.21.021

摘要

支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法.自动语种辩识是语音信号处理中新出现的分支,也是一项较难的课题.该文提出的模糊判决支持向量机(FDSVM)是对支持向量机的判决结果的合理化改进,并应用于自动语种辩识系统.利用OGI-TS电话语音库对新算法的性能进行测试,然后给出实验结果.结果表明,该算法相对于传统算法是一种更有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凡	西南电子电信技术研究所国家级重点实验室	2	16	2.0	2.0
2	贺苏宁	西南电子电信技术研究所国家级重点实验室	2	16	2.0	2.0