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支持向量机在说话人识别中的应用  
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【作者】 胡小平;
【导师】 俞军;
【学位授予单位】 南京理工大学;
【学科专业名称】 应用数学
【学位年度】 2003
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 南京理工大学
【网络出版投稿时间】 2003-09-30
【关键词】 说话人识别; 支持向量机; 小波神经网络; 分类器融合; 隐马尔可夫模型;
【英文关键词】 speaker recognition text-independent; Hidden Markov Model (HHM); wavelet neural network(WNN); Support Vector Machine(SVM);
【中文摘要】 文本无关的话者识别系统具有更加广泛的应用前景和应用范围，而当前的话者识别系统几乎均与文本相关，虽然出现过与文本无关的话者识别方法，可该系统的测试对测试内容有诸多限制，仍非真正的文本无关的话者识别系统。鉴此，本文的讨论旨在实现真正意义上的文本无关的话者识别系统。首先，我们使用隐马尔可夫模型对语音信号进行降噪，对具有良好的时频局部化性能(尤其是对高频情形)的小波分析方法在语音处理和特征提取中进行了广泛的应用。并对小波分析方法和BP神经网络相结合，构造了用于模式识别的小波神经网络。进而基于统计学习理论基础建立的适合小样本，含噪数据的机器学习理论-支持向量机，以支持向量机作为说话人识别的分类器之一。在讨论了支持向量机有关性质的同时，提出了一个多分类器融合方法。最后我们进行了初步的数值试验。
【英文摘要】 The speaker recognition system has a better prospect and can be applied widely, but, at present, almost all the speaker recognition systems are text-dependent. Although there pour out some text-independent speaker recognition systems, most of them have critical restrictions on the testing content. That is to say, they are not really text-independent. So, this paper aims to find a method to realize text-independent speaker recognition systems. At first, we use hidden Markov Model to denoise. The wavelet anal...

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