基于GA-SVM的说话人辨认的参数优化

• 作者: 周娟 杨鼎才
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人辨认 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 技术研发
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2008.02.018

摘要

针对说话人的语音特征和说话人的个性特征很难分离的问题,提出了一种基于遗传算法和支持向量机的说话人辨认新方法,再结合特征各分量的相对重要性,实现了与文本无关的说话人辨认系统.采用30维特征,识别率从97.45%提高到了97.81%,实验表明GA-SVM加重算法提取的特征对系统有更好的识别能力,能从大量语音特征中提取出说话人的个性特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鼎才	燕山大学信息科学与工程学院	34	286	9.0	15.0
2	周娟	燕山大学信息科学与工程学院	5	22	2.0	4.0