基于Fisher分值的特征提取在语音确认中的应用

摘要：

针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于Fisher分值法的特征提取方法.Fisher分值法可以有效地进行特征向量的定长转换,使得支持向量机可以在整体语音序列上进行分类,从而提高系统的识别率.仿真实验结果表明,该方法在不影响系统识别速度的情况下,具有较高的识别性能.

关键词：语音确认、特征提取、Fisher分值、支持向量机、高斯混合模型

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-12-17（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：5854-5857