基于混合特征参数和BP_Adaboost的方言辨识

• 作者: 彭湘陵 赵新民 钱盛友
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 方言辨识 混合特征参数 自适应Boosting 反向传播(BP)神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 152-155
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0127

摘要

着眼于非特定人孤立词湖南地区的方言辨识,提出一种将BP神经网络和Adaboost算法相结合的辨识模型.为反映方言的动态特性及其声道特性,采用LPCC、MFCC和各自一阶差分系数相组合作为方言特征系数.利用多个BP神经网络作为弱分类器对方言进行初步辨识,借助Adaboost迭代算法将这些弱分类器组合起来构成强分类器,得出最终辨识结果.实验证明,该混合模型较单纯的BP神经网络具有更强的噪声鲁棒性和较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱盛友	湖南师范大学物理与信息科学学院	108	738	15.0	19.0
2	赵新民	湖南师范大学物理与信息科学学院	21	86	6.0	8.0
3	彭湘陵	湖南师范大学物理与信息科学学院	1	11	1.0	1.0