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基于多分类器融合的语音识别方法研究

孔浩  杨勇  王国胤  
【摘要】:针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合。实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于单个分类器,该方法是一种有效的语音识别方法,提高了语音识别系统的性能。

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