支持向量机在蒙古语说话人识别技术中的研究

摘要

支持向量机（SVM）是一种统计学习方法。针对蒙古语说话人识别问题，实验中采用基于高斯核函数的SVM比较了MFCC和MFCC+△MFCC不同特征参数选取时的识别率。实验结果表明，在文本有关情况下，当蒙古语说话内容为0~9的发音时，MFCC+△MFCC优于MFCC，使用SVM算法的识别率能够满足说话人识别的实际要求。