基于多特征和多分类器融合的语种识别

• 作者: 杨鉴 陈瑶玲
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 语种识别 多分类器 决策融合
• 年，卷（期）: 2010,（25）
• 页码范围: 195-197
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.25.079

摘要

多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足.提取多层面的特征则增加了输入样本的多样性.本文提出了一种基于SVM分类器融合的语种识别系统,该系统采用了SVM作为子分类器,参数选取包括MFCC、LPCC,基音频率和第一共振峰,采用投票法,加权平均法和决策模板法三种不同的融合方法对汉语,英语,日语,白族语和纳西语进行识别研究,达到了预期的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鉴	云南大学信息学院	43	201	8.0	13.0
2	陈瑶玲	云南大学信息学院	3	12	3.0	3.0