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基于模糊聚类决策树的分布式语者识别算法
基于模糊聚类决策树的分布式语者识别算法
作者:
王宇虹
芮路
陈志
黄继鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
语者识别
模糊聚类
决策树
分布式计算
摘要:
为解决大规模语者识别问题中普遍存在的加性噪声、高计算复杂度等问题,提高大规模语者识别算法的抗噪性和鲁棒性,利用模糊聚类决策树,提出了一种分布式语者识别算法.该算法将训练数据等分成几个部分,对这几个部分分别使用基于模糊聚类的决策树算法进行训练;对于输入的测试样本,用建好的决策树进行分类,判断它属于哪棵树的哪个叶节点;在该选定的叶节点上使用梅尔频率倒谱系数和高斯混合模型识别方法识别该语者身份.对训练数据进行模糊聚类的过程主要包括四个步骤:根据相应的层提取语音特征;计算特征数据的均值和标准差得到信任间距集合;对集合使用Lloyd算法得到分隔向量;以分隔向量为基础进行聚类分组得到下一层的节点.实验结果表明,与传统的硬聚类算法相比,该算法能够提高语者识别的准确率和分类效率,对加性噪声具有良好的抗干扰能力.
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模糊化
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于模糊聚类决策树的分布式语者识别算法
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
语者识别
模糊聚类
决策树
分布式计算
年,卷(期)
2017,(8)
所属期刊栏目
智能、算法、系统工程
研究方向
页码范围
79-82,87
页数
5页
分类号
TP391
字数
4316字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2017.08.016
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
陈志
南京邮电大学计算机学院
50
362
11.0
17.0
2
黄继鹏
南京邮电大学计算机学院
1
2
1.0
1.0
3
芮路
南京邮电大学计算机学院
1
2
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1.0
4
王宇虹
南京邮电大学计算机学院
1
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传播情况
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节点文献
引证文献
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
语者识别
模糊聚类
决策树
分布式计算
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
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
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