基于SVM的多分类器融合算法在说话人识别中的应用

摘要

多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径.提出了一种基于SVM的多分类器说话人识别系统,该系统的识别框架基于多分类器的协同工作.该多分类器系统采用了ANN(artificial neural networks)、GMM(gaussian mixed model)分类器和子带结构分类器,参数选取包括MFCC(mel frequency cepstrum coefficient)、LPCC(linear prediction cepstrum coefficient).多分类器融合采用SVM方法.本系统在超短波信道(15 db)的实际应用中达到94%的识别率.