基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法

• 作者: 余华 叶超
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: CSC SVM 组合分类器
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 电子电路设计分析及应用
• 页码范围: 240-243
• 页数: 4页
• 分类号: TB51.8
• 字数: 4115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2019.01.046

摘要

对于执法机关和其他的政府机构来说,谎言检测正变得不可缺少.运用哥伦比亚语音数据库,通过机器学习的方法区分谎言和真话.我们通过对语音特征时域和频域的划分,提出SVM组合分类器的方法,并与单个分类器进行对比试验.结果表明组合分类器的识别率较单个提升了2％.同时,在跨性别的谎言检测实验中分类器也表现出了较好的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余华		5	8	2.0	2.0
2	叶超	东南大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0