PSO与PCA融合优化核极限学习机说话人识别算法仿真

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gongchp

【摘要】

：

基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MF

【作者】

：

苗凤娟孙同日陶佰睿李敬有张光妲刘凯达

【机构】

：

齐齐哈尔大学通信与电子工程学院,齐齐哈尔大学现代教育技术中心

【出处】

：

科学技术与工程

【发表日期】

：

2019年21期

【关键词】

：

说话人声纹识别核极限学习机主成分分析粒子群优化

【基金项目】

：

黑龙江省教育厅基本业务专项(135106244、135309115、135309211);黑龙江省教育科学“十二五”规划备案课题(GBC1214089);黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20170384);齐齐哈尔大学学位与研究生教育教学改革研究项目资助

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基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)说话人识别研究基础上,通过主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对MFCC进行降维优化、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对KELM初始输入参数进行优化开展基于PSO和PCA融

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