【摘 要】
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统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取
【机 构】
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清华大学自动化系,徐州师范大学物理与电子工程学院,江苏省神经与认知工程重点实验室
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统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力。实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率。
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