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基于PCA和多约简SVM的多级说话人辨识
引用本文:刘雪燕,李明,张亚芬. 基于PCA和多约简SVM的多级说话人辨识[J]. 计算机应用, 2008, 28(1): 127-130
作者姓名:刘雪燕  李明  张亚芬
作者单位:兰州理工大学,计算机与通信学院,兰州,730050;兰州理工大学,计算机与通信学院,兰州,730050;兰州理工大学,计算机与通信学院,兰州,730050
摘    要:提出一种基于主成分分析(PCA)和多约简支持向量机(SVM)的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论分析和实验结果表明:该方法可以大大减少系统的存储量和计算量,提高训练和识别时间,并具有较好的鲁棒性。

关 键 词:多约简支持向量机  模糊核聚类  主成分分析变换  多级说话人辨识
文章编号:1001-9081(2008)01-0127-04
收稿时间:2007-07-26
修稿时间:2007-07-26

Hierarchical speaker identification based on PCA and multi-reduced SVM
LIU Xue-yan,LI Ming,ZHANG Ya-feng. Hierarchical speaker identification based on PCA and multi-reduced SVM[J]. Journal of Computer Applications, 2008, 28(1): 127-130
Authors:LIU Xue-yan  LI Ming  ZHANG Ya-feng
Affiliation:LIU Xue-yan,LI Ming,ZHANG Ya-feng(College of Computer , Communication,Lanzhou University of Technology,Lanzhou Gansu 730050,China)
Abstract:This paper proposed a new hierarchical speaker identification system based on Multi-Reduced Support Vector Machine (MRSVM) and Principal Component Analysis (PCA) classifier to reduce the recognition time of speaker identification. First get a coarse judge by a fast scan of all registered speaker using PCA classifier, and then get a final decision-making by the proposed MRSVM. And the MRSVM has two reduction steps: PCA and kernel-based fuzzy clustering are used to reduce the dimensions and amounts of trainin...
Keywords:PCA transform  Speaker Identification  Multi-Reduced Support Vector Machines (MRSVM)  Kernel-based fuzzy clustering
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