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基于多核SVM-GMM的短语音说话人识别

  • 【获取途径】 超星期刊网
  • 【作       者】 陈建 林琳 陈虹 金焕梅
  • 【作者单位】 吉林大学通信工程学院
  • 【出       处】吉林大学学报(工学版)
  • 【年       份】2013
  • 【卷       号】第2期
  • 【页       码】504-509
  • 【   ISSN   】1671-5497
  • 【  关键词  】 通信技术 说话人识别 短语音 多核支持向量机 高斯混合模型超向量
  • 【  分类号  】TN912.34
  • 【摘       要】 运用多个核函数的线性组合构造多核空间,在多核空间上设计了基于支持向量机的说话人分类器,实现短语音说话人识别。多核映射能够解决单核映射核函数及其参数选择的难题,增加说话人的可区分性,提高分类器的性能。算法中结合了高斯混合模型(GMM),并以GMM超向量作为说话人的最终特征参数进行仿真实验。实验表明,在短语音和两种噪声环境中,基于多核SVM-GMM的短语音说话人识别算法较SVM-GMM算法能得到更好的识别性能和鲁棒性。
  • 【基       金】高等学校博士学科点专项科研基金;吉林省科技发展基金
  • 【文献类型】 期刊
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