【摘 要】
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针对现有说话人识别系统识别率不高，鲁棒性能差的缺点，提出了一种基于超向量的核函数构造方法。通过对超向量进行KL散度变换和L^2线性内积变换，分别得到KL散度线性核函数、KL散
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针对现有说话人识别系统识别率不高，鲁棒性能差的缺点，提出了一种基于超向量的核函数构造方法。通过对超向量进行KL散度变换和L^2线性内积变换，分别得到KL散度线性核函数、KL散度非线性核函数以及L^2内积核函数。实验结果表明，将这三种核函数分剐应用于支持向量机的说话人识剐系统，可以得到优于常规核函数的识别性能。
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