| 一种基于层次化支持向量机的语种识别方法 |
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| 引用本文： | 雷文辉,宋彦,戴礼荣. 一种基于层次化支持向量机的语种识别方法[J]. 小型微型计算机系统, 2009, 30(4) |
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| 作者姓名： | 雷文辉 宋彦 戴礼荣 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学,电子工程与信息科学系,讯飞语音实验室,安徽,合肥,230027 |
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| 摘 要： | 基于广义线性区分性序列核的支持向量机方法在语种识别中了得到了广泛应用.本文此基础上,进一步提出了一种层次化的SVM方法,通过将训练语音切分成不同时长的语音段集合.利用长时语音段训练得到的模型对短时语音段集合进行数据选择.同时借鉴互训练的思想,采用互补的特征参数训练SVM模型,并对不同时长、特征的系统识别结果加以融合,有效提高了系统性能.在NIST 2003语种测试中30秒时长的测试结果表明,本文所提方法有效的提升了语种识别的性能,等错误率(EER)从6.3降到了4.5%.
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| 关 键 词： | 语种识别 支持向量机 广义线性区分性序列核 互训练 |
Language Identification by Hierarchical Support Vector Machine |
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| LEI Wen-hui,SONG Yan,DAI Li-rong. Language Identification by Hierarchical Support Vector Machine[J]. Mini-micro Systems, 2009, 30(4) |
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| Authors: | LEI Wen-hui SONG Yan DAI Li-rong |
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