基于PCS-PCA分类器和支持向量机的说话人确认

摘要：

　　针对语音识别率不高的问题，提出一种基于PC S—PCA和支持向量机的分级说话人确认方法。首先采用主成分分析法对话者特征向量降维的同时，得到说话人特征向量的主成份空间，在此空间中构造P CS—P C A分类器，筛选可能的目标说话人，然后采用支持向量机进行最终的说话人确认。仿真实验结果表明该方法具有较高的识别率和较快的训练速度。

关键词： 说话人确认 主成分分析 主成份空间 支持向量机

作者: 邢玉娟 李恒杰 高翔

作者单位: 甘肃联合大学电子信息工程学院 甘肃兰州,73OOO0

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 217-218

在线出版日期: 2012-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）