用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择

• 作者: 钱海军
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 说话人辨认系统 核函数 TIMIT语料库
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 258-260
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.04.074

摘要

支持向量机(SVM)已广泛地应用于文本无关的说话人辨认系统,不同的核函数影响识别性能.基于此,在TIMIT语料库上对线性核、多项式核以及径向基核进行了对比实验.实验表明多项式核在多项式次数等于6的情况下具有最佳的识别性能,其识别率可以达到82.88％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱海军		26	126	5.0	10.0