基于新的MRSVM说话人辨识方法

• 作者: 刘雪燕 夏汉铸 袁宝玲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多约简支持向量机 模糊核聚类 说话人辨识 LDA变换
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.05.041

摘要

提出一个新的基于MRSVM的说话人辨识方法,首先对语音特征矢量进行LDA降维,得到具有区分力的特征矢量,然后对其进行模糊核聚类,根据样本选择算法,选择聚类边界的特征矢量作为支持向量训练支持向量机,在不影响识别率的情况下,大大减少了支持向量杌的存储量和训练量.实验表明该方法具有较好的总体效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘雪燕	中山火炬职业技术学院信息工程系	15	11	1.0	3.0
2	袁宝玲	中山火炬职业技术学院信息工程系	18	20	2.0	3.0
3	夏汉铸	中山火炬职业技术学院信息工程系	26	70	4.0	7.0