【摘 要】
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本文提出基于核K-均值聚类方法与支持向量机的说话人识别方法,为每两个人建立一个支持向量机,对支持向量机输入的语音信号先进行核K-均值聚类,并选取有效样本作为支持向量机的输入,本文提出的聚类方法能够去更好地聚类并约简数据,提高识别率。实验比较了在用支持向量机作为分类器的情况下,本文提出的核聚类与传统聚类方法的训练速度和识别性能,验证了本文提出方法的有效性。
【机 构】
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哈尔滨理工大学,测控技术与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150040
【出 处】
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第一届中国高校通信类院系学术研讨会
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本文提出基于核K-均值聚类方法与支持向量机的说话人识别方法,为每两个人建立一个支持向量机,对支持向量机输入的语音信号先进行核K-均值聚类,并选取有效样本作为支持向量机的输入,本文提出的聚类方法能够去更好地聚类并约简数据,提高识别率。实验比较了在用支持向量机作为分类器的情况下,本文提出的核聚类与传统聚类方法的训练速度和识别性能,验证了本文提出方法的有效性。
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