基于MFCC和二乘向量机的话者识别系统

• 作者: 但志平 刘勇 田卫新 胡刚
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 工学
• 关键词: 话者识别 最小二乘向量机 核函数 美尔倒谱系数
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 数字信号处理
• 页码范围: 60-62,77
• 页数: 4页
• 分类号: TN912
• 字数: 3756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8684.2007.05.017

摘要

讨论了以二次等式约束条件为基础的一种改进的向量机即最小二乘向量机(LSSVM)算法,用其对话者进行识别,并与传统的支持向量机(SVM)进行了识别比较.实验中,采用美尔倒谱系数(MFCC)作为话者语音特征参数.实验表明,基于LSSVM的话者识别比传统的SVM话者识别计算复杂度小,训练时间短,效率更高;同时,识别率也有一定的提高,对话者识别有很强的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇	三峡大学智能视觉与图像信息研究所	55	304	8.0	15.0
5	但志平	三峡大学智能视觉与图像信息研究所	20	50	5.0	5.0
9	田卫新	三峡大学电气信息学院	13	37	4.0	5.0
10	胡刚	三峡大学电气信息学院	3	6	1.0	2.0