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基于支持向量机的说话人辨认研究

侯风雷  王炳锡  
【摘要】:支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解抉模式识别问题的一个有力的工具。本文提出了用支持向量机来解决说话人辨认问题,结合语音信号的特点,解决了大数据量情况下支持向量机的训练问题。支持向量机对两类的分类问题有着突出的优势,本文用两种判决规则将两类问题应用到多类的识别问题。用支持向量机实现了一个与文本无关的说话人辨认系统,实验表明,本方法有良好的效果。

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