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摘要:
针对说话人识别实际应用中训练数据不足的问题,选取 GMM-UBM 作为基准系统模型,用 EigenVoice对其作自适应,应用泛化能力较强的多项式核函数和学习能力较强的径向基核函数进行线性加权组合后的组合核函数进行模型参数优化,并用多重网格搜索法确定核函数的最优参数,采用DAG方法实现SVM核函数的多元分类。在仿真实验中评估了线性核、多项式核、径向基核以及组合核函数,实验结果表明,在采用正确的参数前提下,在不同的多分类策略、自适应时间、信噪比和不同的说话人数量的情况下,组合核函数的识别性能明显都优于其它三个单核函数。
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文献信息
篇名 组合核函数SVM在说话人识别中的应用
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 说话人识别 组合核函数 SVM GMM-UBM
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 168-172
页数 5页 分类号
字数 5431字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘芳 东北石油大学计算机与信息技术学院 23 49 4.0 6.0
2 吕洪艳 东北石油大学计算机与信息技术学院 27 76 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
说话人识别
组合核函数
SVM
GMM-UBM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
57078
论文1v1指导