基于多分类器融合的语音识别方法研究

• 作者: 孔浩 杨勇 王国胤
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多分类器融合 加权投票 语音识别 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 492-495
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2011.04.023

摘要

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于单个分娄器,该方法是一种有效的语音识别方法,提高了语音识别系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国胤	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	212	6947	36.0	79.0
2	杨勇	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	38	392	11.0	18.0
3	孔浩	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	1	10	1.0	1.0