基于支持向量机的说话人辨认研究

来源 :通信学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户:huan3036646
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支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解抉模式识别问题的一个有力的工具。本文提出了用支持向量机来解决说话人辨认问题,结合语音信号的特点,解决了大数据量情况下支持向量机的训练问题。支持向量机对两类的分类问题有着突出的优势,本文用两种判决规则将两类问题应用到多类的识别问题。用支持向量机实现了一个与文本无关的说话人辨认系统,实验表明,本方法有良好的效果。
其他文献
将密码协议与协议中用到的密码算法视为一个系统,基于组合推理技术建立了密码协议系统的形式化模型。采用基于假设/保证的组合推理技术提出了新的假设/保证推理规则和假设/保证推理算法,证明了该规则的正确性,实现了密码协议系统的模型验证,并重点解决了系统分解问题、假设函数的设定问题等难题。以kerberos v5密码协议系统为例,利用该组合推理技术对密码协议系统进行了安全验证。1