一种RBFN和FLD融合的说话人识别方法

• 作者: 汪峥 王建军 连翰
• 来源期刊: 复旦学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 径向基函数网络 Fisher线性分类法 说话人识别
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 118-121,127
• 页数: 5页
• 分类号: TN391.42|TN912.34
• 字数: 2819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0427-7104.2005.01.024

摘要

提出一种新的可用于说话人识别的径向基函数网络(RBFN)阵列.RBFN网设计思想是在确定网络中心点之后采用最小线性方差作为目标函数解得最优权重,该方法并不能得到最优分类效果.使用 Fisher目标函数,替代RBF中的误差目标函数来求取最优权重,用与文本无关的闭集说话人识别系统对该算法进行了验证,实验结果表明,该方法提高了RBF分类能力,比传统的RBF算法以及ROLS算法具有更高的识别率,并在识别效果接近GMM方法的情况下计算量大幅度减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建军	复旦大学电子工程系	32	202	8.0	13.0
2	连翰	复旦大学电子工程系	2	8	2.0	2.0
3	汪峥	复旦大学电子工程系	2	8	2.0	2.0