【摘 要】
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伴随着国际化的趋势,音频语种识别问题越来越受到重视。但是,现有的语种识别系统不能满足现代化日益增长的需求。处理小语种和混淆度高的语种分类时,语种识别具有局限性,多语
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伴随着国际化的趋势,音频语种识别问题越来越受到重视。但是,现有的语种识别系统不能满足现代化日益增长的需求。处理小语种和混淆度高的语种分类时,语种识别具有局限性,多语种分类算法的精度和识别率也不理想。针对多语种分类算法精度不高的情况,提出了一种基于改进音频特征参数的多语种分类算法。利用支持向量机作为分类器,设计了多特征语种识别系统,对多语种进行语种识别实验,提取每个语种的特征参数,分别选择单一特征参数集和融合特征参数集输入到SVM分类器中进行测试和训练,分别得到多语种分类的识别率。实验结果证明,使用改进的多语种分类算法可以有效提高多语种分类的精度。
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