基于多分类器融合的语言识别研究

• 作者: 李奎 陈瑶玲
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 语言识别 分类器 融合
• 年，卷（期）: 2014,（18）
• 所属期刊栏目: 科研发展
• 页码范围: 200-200,201
• 页数: 2页
• 字数: 1793字
• 语种: 中文

摘要

多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想，适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足。本文提出了一种基于SVM分类器融合的语种识别系统，该系统采用了SVM作为子分类器，参数选取包括美尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数，基音频率和第一共振峰频率，采用投票法，加权平均法和决策模板法等三种不同的融合方法对汉语，英语，日语，德语和西班牙语进行识别研究，达到了预期的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李奎		8	5	2.0	2.0
2	陈瑶玲		6	2	1.0	1.0