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基于支持向量机的说话人的语音分类率研究

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本文研究训练样本数与测试样本数的分配情况对说话人的语音分类率的影响,采用将特征参数梅尔频率倒谱系数(MFCC)用在基于支持向量机(SVM)的平均影响值(MIV)降维方法中,对各维特征参数进行重要性排序,然后重新组合,将组合好的特征参数用SVM进行语音分类.通过仿真实验分析,训练样本数与测试样本数各一半时分类效果相对较好.

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来源
《第三届上海-西安声学学会学术会议》|2013年|153-156|共4页
会议地点上海
作者
ZHAO Hai-jun; 赵海君; CAO Hui; 曹辉;
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作者单位

上海声学学会;

西安声学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 梅尔频率倒谱系数; 平均影响值; 支持向量机; 特征参数;
入库时间 2022-08-17 10:41:22

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