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用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择 被引量:1
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作者 钱海军 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第4期258-260,共3页
支持向量机(SVM)已广泛地应用于文本无关的说话人辨认系统,不同的核函数影响识别性能。基于此,在TIMIT语料库上对线性核、多项式核以及径向基核进行了对比实验。实验表明多项式核在多项式次数等于6的情况下具有最佳的识别性能,其识别率... 支持向量机(SVM)已广泛地应用于文本无关的说话人辨认系统,不同的核函数影响识别性能。基于此,在TIMIT语料库上对线性核、多项式核以及径向基核进行了对比实验。实验表明多项式核在多项式次数等于6的情况下具有最佳的识别性能,其识别率可以达到82.88%。 展开更多
关键词 支持向量机 说话人辨认系统 核函数 timit语料库
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