基于SVM的说话人识别参数选择方法

• 作者: 徐晨 曹辉 赵晓
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 说话人识别 主元分析 交叉验证 归一化
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 175-177
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.21.047

摘要

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高的问题,采用归一化和主元分析变换算法对语音数据进行预处理,并把K倍交叉验证与网络搜索法相结合应用到语音识别中.分析结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该方法可以在识别率基本不变的情况下有效提高SVM的参数寻优效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹辉	陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西省超声重点实验室	42	127	6.0	7.0
2	徐晨	陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西省超声重点实验室	15	44	4.0	6.0
3	赵晓	陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西省超声重点实验室	4	17	3.0	4.0