資料介紹
針對目前說話人識別系統(tǒng)的效率問題,采用集成算法的策略,提出一種新的說話人識別系統(tǒng)框架。首先,考慮到傳統(tǒng)的最大后驗概率矢量量化( VQ-MAP)算法中只關注平均矢量而不考慮權重的問題,提出了改進的VQ-MAP算法,使用加權平均向量來代替平均向量;然后,由于支持向量機(SVM)算法相對耗時,故采用最小二乘支持向量機( LS-SVM)替代SVM算法;最后,在說話人識別系統(tǒng)中,利用改進的VQ-MAP算法所得參數(shù)集作為LS-SVM的訓練樣本。實驗結果表明,基于改進的VQ-MAP和LS-SVM的集成算法,與傳統(tǒng)的SVM算法相比,在均使用徑向基函數(shù)( RBF)核函數(shù)時,對40人樣本數(shù)據(jù)建模時間上減少接近40%;在閾值為1,測試語音時長為4s時,與傳統(tǒng)的VQ-MAP和SVM算法相比,誤識率降低了1.1%,誤拒率降低了2.9%,識別率提高了3.9%;在閾值為1,測試語音時長為4s時,與傳統(tǒng)的VQ-MAP和LS-SVM算法相比,誤識率降低了3.6%,誤拒率降低了2.7%,識別率提高了4.4%。結果表明,集成算法能夠有效提高算法識別率,明顯減少運算時間,同時降低誤識率和誤拒率。
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