基于支持向量回归的唇动参数预测

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 19次 | 上传用户：PYY7896321

【摘要】

：

支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的机器学习中显示出优异的性能.将这一新的统计学习方法应用到多媒体交互作用的研究中,用支持向量回归的方法由语音预测唇动参数.通过对语音的线性预测系数进行主分量分析,有效地压缩了声学特征参数的维数.结合交叉校验和最速下降优化方法,选择最佳的支持向量回归学习参数.在汉语0～9的任意数字串上对唇高参数的预测实验结果

【作者】

：

王志明蔡莲红艾海舟

【机构】

：

清华大学计算机科学与技术系

【出处】

：

计算机研究与发展

【发表日期】

：

2003年11期

【关键词】

：

支持向量机支持向量回归线性预测系数主分量分析人工神经网络 support vector machine (SVM) support vector re

【基金项目】

：

高等学校博士学科点专项科研项目

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