基于区分性Model Pushing的语种识别方法

摘要：

提出一种区分性Model Pushing方法,将SVM训练出的支持向量沿最优分类面的法线方向进行适当移动,增大不同语种间的区分性,然后将移动后的支持向量反向应用于GMM.该方法既保留了SVM的区分性信息,又利用了GMM在短时语音上的优势,同时增加了目标与非目标的区分度.实验结果表明,区分性Model Pushing能有效地提高识别性能.

关键词：语种识别、区分性Model Pushing、高斯混合模型超矢量-支持向量机、超平面法向量

所属期刊栏目：38

分类号：TN912.3

资助基金：国家863计划重点项目2011AA010603

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：113-116