基于支撑矢量机的汉语方言辨识

• 作者: 夏玉果 张长水 顾明亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 方言辨识 支撑矢量机(SVM) 高斯混合模型(GMM)
• 年，卷（期）: 2007,（29）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 210-213
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.29.061

摘要

统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器.但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域.论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力.实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾明亮	清华大学自动化系	36	181	7.0	12.0
4	张长水	清华大学自动化系	32	1429	12.0	32.0
11	夏玉果		1	12	1.0	1.0