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基于改进Citation-KNN算法的性别识别研究
被引量：
2
1
作者
朱俊梅
顾明亮
+1 位作者
张世形
贾晶晶
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第15期206-210,共5页
为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包...
为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包中示例;采用改进的Hausdorff距离作为包与包之间的距离测度,通过Citation-KNN算法进行性别识别。该方法以多示例包间距离为分类依据,简化了系统训练,且识别率优于一些传统算法。
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关键词
性别识别
改进Citation-K最近邻(
knn
)算法
高斯混合模型
改进HAUSDORFF距离
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职称材料
题名
基于改进Citation-KNN算法的性别识别研究
被引量：
2
1
作者
朱俊梅
顾明亮
张世形
贾晶晶
机构
江苏师范大学语言科学学院
江苏师范大学物理与电子工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第15期206-210,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61040053)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ11_0903
+1 种基金
No.CXLX12_0976
No.CXZZ12_0977)
文摘
为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包中示例;采用改进的Hausdorff距离作为包与包之间的距离测度,通过Citation-KNN算法进行性别识别。该方法以多示例包间距离为分类依据,简化了系统训练,且识别率优于一些传统算法。
关键词
性别识别
改进Citation-K最近邻(
knn
)算法
高斯混合模型
改进HAUSDORFF距离
Keywords
gender identification
modified citation-k-nearest neighbor（knn）algorithm
Gaussian Mixed Model（GMM）
modified
Hausdorff distance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Citation-KNN算法的性别识别研究
朱俊梅
顾明亮
张世形
贾晶晶
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
2
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