基于多分类器融合的语音识别方法研究

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娄器,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.

关键词：多分类器融合、加权投票、语音识别、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60773113;重庆市杰出青年基金2008BA2041;重庆邮电大学科研基金A2009-26;重庆市计算机网络与通信技术重点实验室开放基金CY-CNCL-2009-2

在线出版日期：2012-01-14（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：492-495