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采用熵相关性优化分离性的SVM说话人识别
采用熵相关性优化分离性的SVM说话人识别
作者:
刘晋胜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
说话人识别
支持向量机
熵
相关性
分离性测度
摘要:
针对目前说话人识别模型精度不高,应用性不强的缺点,提出一种采用熵相关性优化原始特征参数的方法,并综合特征熵相关性和原始特征特性值两方面因素改进了说话人识别的分离性测度.以说话人聚类类间差异最大化为目标,建立围绕基于特征分类相关性的参数自适应重构策略及分离性测度计算方法的说话人识别模型.仿真实验结果表明,该模型结构稳定,使说话人识别的精度及效率达到较好的平衡,具有较强的应用性能.
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文献信息
篇名
采用熵相关性优化分离性的SVM说话人识别
来源期刊
计算机工程与设计
学科
工学
关键词
说话人识别
支持向量机
熵
相关性
分离性测度
年,卷(期)
2011,(8)
所属期刊栏目
智能技术
研究方向
页码范围
2845-2848
页数
分类号
TP391
字数
4518字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘晋胜
广东石油化工学院计算机与电子信息学院
27
90
4.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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熵
相关性
分离性测度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
主办单位:
中国航天科工集团二院706所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7024
CN:
11-1775/TP
开本:
大16开
出版地:
北京142信箱37分箱
邮发代号:
82-425
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
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