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题名最大后验概率自适应方法在口令识别中的应用
被引量：1
- 1
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作者
司华建
李辉
陈冠华
方昕
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机构
中国科学技术大学电子科学与技术系语音实验室
安徽省电力培训中心技能培训部
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第12期164-167,共4页
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文摘
自适应技术是提高非特定人语音识别系统识别性能的有效手段,其中应用最广泛的两种自适应方法是基于最大后验概率的自适应方法和基于最大似然线性回归的自适应方法,分析了它们各自的特点并将最大后验概率的自适应方法应用到基于隐马尔可夫模型的口令识别系统中,实验结果表明,该方法能够在每个词自适应一次的情况下,使系统的识别率由40%提高到90%以上,并在此基础上实现了一个实用的中等词汇量的口令识别系统。
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关键词
口令识别
最大后验概率自适应
最大似然回归自适应
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Keywords
password recognition
Maximum A Posteriori adaptation
maximum likelihood linear regression
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统
被引量：5
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作者
展领
景新幸
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第13期136-138,共3页
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基金
国家自然科学基金No.60961002
广西教育厅科研项目(No.200808MS008)
桂林电子科技大学博士科研启动基金(No.UF08018Y)~~
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文摘
针对传统支持向量机(SVM)在说话人识别中运算量过大的问题,提出了VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统。它应用仅自适应均值向量的最大后验概率矢量量化过程(VQ-MAP),来得到自适应的说话人模型,用此模型中的参数向量作为支持向量应用于SVM来进行说话人识别。用Matlab进行仿真实验,结果表明,基于VQ-MAP和SVM融合的说话人识别系统大大降低了运算量,SVM训练时间短,且具有较高的识别率。
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关键词
矢量量化(VQ)
最大后验概率(MAP)自适应
支持向量机(SVM)
说话人识别
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Keywords
Vector Quantization （VQ）
Maximum A Posteriori （MAP） adaptation
Support Vector Machine （SVM）
speaker recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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