基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统

• 作者: 展领 景新幸
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 矢量量化(VQ) 最大后验概率(MAP)自适应 支持向量机(SVM) 说话人识别
• 年，卷（期）: 2011,（13）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 136-138
• 分类号: TP391
• 字数: 3213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.13.039

摘要

针对传统支持向量机(SVM)在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统.它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程(VQ-MAP),来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM来进行说话人识别.用Matlab进行仿真实验,结果表明,基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统大大降低了运算量,SVM训练时间短,且具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景新幸	桂林电子科技大学信息与通信学院	106	690	13.0	21.0
2	展领	桂林电子科技大学信息与通信学院	19	11	2.0	3.0