基于模糊核聚类和SVM的说话人辨识

• 作者: 亢军贤 孙锋 张娜 王峰 王翔
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模糊核聚类 说话人辨识
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 227-228
• 页数: 2页
• 分类号: TP391

摘要

支持向量机作为一种新的统计学习方法,在说话人识别中得到了广泛应用。本文针对支持向量机在说话人辨识中的大样本训练耗时问题,提出对语音参数进行模糊核聚类的约简方法,选择聚类边界的语音参数作为支持向量,可以在不影响识别率的情况下,减少支持向量机的训练量。并通过实验验证了该方法的有效性。