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模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究
1
作者
张凡
贺苏宁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第21期69-71,共3页
支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法。自动语种辨识是语音信号处理中新出现的分支,也是一项较难的课题。该文提出的模糊判决支持向量机(FDSVM)是对支持向量机的判决结果的合理化改进,并应用于自动...
支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法。自动语种辨识是语音信号处理中新出现的分支,也是一项较难的课题。该文提出的模糊判决支持向量机(FDSVM)是对支持向量机的判决结果的合理化改进,并应用于自动语种辨识系统。利用OGI-TS电话语音库对新算法的性能进行测试,然后给出实验结果。结果表明,该算法相对于传统算法是一种更有效的方法。
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关键词
模糊判决支持向量机
语种辨识
线性预测倒谱系数
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职称材料
题名
模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究
1
作者
张凡
贺苏宁
机构
西南电子电信技术研究所国家级重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第21期69-71,共3页
基金
国家部委基金项目(编号:514950307)资助
文摘
支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法。自动语种辨识是语音信号处理中新出现的分支,也是一项较难的课题。该文提出的模糊判决支持向量机(FDSVM)是对支持向量机的判决结果的合理化改进,并应用于自动语种辨识系统。利用OGI-TS电话语音库对新算法的性能进行测试,然后给出实验结果。结果表明,该算法相对于传统算法是一种更有效的方法。
关键词
模糊判决支持向量机
语种辨识
线性预测倒谱系数
Keywords
Fussy Discrimination Support Vector Machines(FDSVM),Language Identification(LI ),Linear Prediction Cepstrum Coefficients(LPCC)
分类号
TN192 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
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1
模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究
张凡
贺苏宁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
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