说话人识别中支持向量机核函数参数优化研究

摘要：

在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题.SVM 核函数是众多影响识别率因素中最明显的.该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化.为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利用网格搜索法来分别进行参数优选,通过实际语音的训练和识别验证识别效果.目前优选参数可以实现识别率≥99.9%且识别时间<0.1 s.

关键词：支持向量机、说话人识别、核函数、参数优化、网格搜索法

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目11511015

在线出版日期：2010-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1669-1673