【摘 要】
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在基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的语音网络协议(Voice over internet protocol,VOIP)说话人确认系统研究中,SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。为提
【机 构】
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中国电子科技集团公司第28研究所,
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在基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的语音网络协议(Voice over internet protocol,VOIP)说话人确认系统研究中,SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。为提高识别准确率,文章通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正。实验结果表明,与基于标准支持向量机的VOIP说话人确认模型比较,该方法具有较高的识别准确率。
In the study of Voice over internet protocol (VOIP) speaker verification system based on Support Vector Machine (SVM), SVM kernel function is the most obvious among many factors affecting the recognition rate. In order to improve the recognition accuracy, this paper constructs a new conformal transformation and modifies the kernel function by using the conformal transformation. Experimental results show that compared with VOIP speaker verification model based on standard support vector machines, this method has high recognition accuracy.
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