基于SVM的多分类器融合算法在说话人识别中的应用

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yocar

【摘要】

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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,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径。提出了一种基于SVM的多

【作者】

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王波徐毅琼李弼程

【机构】

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解放军信息工程大学信息工程学院

【出处】

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计算机工程与设计

【发表日期】

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2007年12期

【关键词】

：

说话人识别多分类器协同子带结构分类器分层识别人工神经网络混合高斯模型支持向量机 speaker identification multi-clas

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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,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径。提出了一种基于SVM的多分类器说话人识别系统,该系统的识别框架基于多分类器的协同工作。该多分类器系统采用了ANN（artificial neural networks）、GMM（gaussian mixed model）分类器和子带结构分类器,参数选取包括MFCC（mel frequency cepstrum coefficient）、LPCC（linear pre

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