基于核K-均值聚类和支持向量机结合的说话人识别方法

• 作者: 张玉双 王慕坤 高争艳
• 来源期刊: 哈尔滨理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核K-均值聚类 说话人识别
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 测控技术与通信工程
• 页码范围: 40-42,46
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2683.2008.05.011

摘要

提出了基于核K-均值聚类方法与支持向量机结合的说话人识别方法,为每两个人建立一个支持向量机,对支持向量机输入的语音信号先进行核K-均值聚类,并选取有效样本作为支持向量机的输入,本文提出的聚类方法能够去更好的聚类并约简数据,提高了识别率.实验比较了在用支持向量机作为分类器的情况下,该核聚类与传统聚类方法的训练速度和识别性能,验证了本文提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慕坤	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	35	239	9.0	13.0
2	张玉双	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	4	34	2.0	4.0
3	高争艳	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	1	11	1.0	1.0