基于支撑向量机的文本无关的说话人识别系统

摘要：

支撑向量机(SVM)是一种新的统计学习方法.提出一种基于支撑向量机的文本无关的说话人辨认系统,在作者的实验中得到了98%的平均识别率,同时实验表明同基于向量量化(VQ)和高斯混合模型(GMM)的经典方法相比,基于SVM的方法具有更好的性能.

关键词：支撑向量机、向量量化、高斯混合模型、说话人辨认、说话人识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：61-63