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基于EBF网络的话者识别研究和软件开发

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 1次 | 上传用户：zouxudong163

【摘要】

：

通常我们用K -平均法和K -邻近法估计椭圆基函数 (EBF)中心位置与函数宽度等参数。但上述的方法在输入矢量包含相关元素时存在性能次优化问题。另外 ,对于EBF网络来说 ,如何选择适当的类的数目仍是一个难以解决的问题。本文提出用结合改进的RPCL算法和EM算法的EBF网络结构来解决上述问题。在话者识别的软件开发中 ,证明这种结构具有更优越的样本表征能力以及更好的识别率

【作者】

：

李昕郑宇江芳泽

【机构】

：

上海大学机电工程与自动化学院,上海大学计算机学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2003年09期

【关键词】

：

话者识别 EBF网络模式识别语音识别软件开发椭圆基函数语音信号处理 EBFRPCLEM

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通常我们用K -平均法和K -邻近法估计椭圆基函数 (EBF)中心位置与函数宽度等参数。但上述的方法在输入矢量包含相关元素时存在性能次优化问题。另外 ,对于EBF网络来说 ,如何选择适当的类的数目仍是一个难以解决的问题。本文提出用结合改进的RPCL算法和EM算法的EBF网络结构来解决上述问题。在话者识别的软件开发中 ,证明这种结构具有更优越的样本表征能力以及更好的识别率

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