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支持向量机算法的研究及在说话人识别上的应用  
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【英文题名】 The Study of Support Vector Machine and Its Application on Speaker Recognition
【作者】 忻栋;
【导师】 吴朝晖;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 计算机科学与技术
【学位年度】 2002
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2002-04-05
【基金】 国家高技术研究发展计划(863计划)
【关键词】 说话人识别; 统计学习理论; 支持向量机;
【英文关键词】 Speaker Recognition; Statistical Learning Theory; Support Vector Machines;
【中文摘要】 统计学习理论是一种专门研究有限样本情况下机器学习规律的理论,它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本文的工作是以说话人识别为背景研究支持向量机的理论和方法。说话人识别属于生物识别技术的一种,是一项根据语音波形中反映的说话人生理和行为特征的语音参数,自动鉴别说话人身份的技术。为了达到这个目的,我们在详细研究支持向量机的最新进展和说话人识别的主要特点的基础上,围绕三个问题对支持向量机的理论和方法进行了较为深入的研究。 本文的第一个工作是研究了支持向量机的多类分类算法。痉典的支持向量机分类算法是针对二类分类的,对于多类分类,研究者们先后提出了一对多组合和一对一组合的方法。本文从两个角度对各个分类器的综合进行优化:其一是建立全局目标函数,将所有的分类目标函数综合起来;其二是利用决策树的方法,将分类器分布在各个节点上。 本文的第二个工作是针对...
【英文摘要】 Support Vector Machine (SVM) is a new and very promising classification technique. The approach is systematic and properly motivated by statistical learning theory. Training invovles separating the classes with a surface that maximizes the margin between them. An interesting property of this approach is that it is an approximate implementation of the Structural Risk Minimizaiton (SRM) induction principle. In this thesis, the theory and method of Support Vector Machines wer...

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