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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
1
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%。
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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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职称材料
题名
用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择
被引量:
1
1
作者
钱海军
机构
珠海城市职业技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第4期258-260,共3页
文摘
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%。
关键词
支持向量机
说话人辨认系统
核函数
timit语料库
Keywords
Support vector machine Speaker recognition system Kernel function
timit
corpus
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择
钱海军
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
1
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