基于支撑矢量机的汉语方言辨识

摘要

统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器.但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域.论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力.实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率.