最小二乘向量机在说话人识别中的应用

摘要：

说话人识别是语音识别的一种,是当前的研究热点之一.而基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法是一种新的机器学习算法,已成为机器学习研究的热点.讨论了一种改进的SVM即最小二乘向量机(LS-SVM)的方法进行说话人识别研究.研究表明,基于LS-SVM的说话人识别比传统的SVM说话人识别计算复杂度小、效率更高、对说话人识别有很强的适应性.

关键词：说话人识别、最小二乘向量机、核函数、线性预测

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-06-04（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：30-32,36