基于SVM-HMM混合模型的说话人确认

摘要

提出一个文本无关的说话人确认的算法.该算法将支持向量机(SVM)的输出通过Sigmoid函数和高斯模型转化为概率,并作为隐式马尔可夫模型(HMM)中各个隐状态的输出概率.由于HMM适于处理连续信号,SVM适于处理分类问题;同时,HMM更多地表达了类别内部的相似性,而SVM则很大程度上反映了类别间的差异,因而根据两者不同的侧重点,使其组合获得了很好的效果.