【摘 要】
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针对ICA提取的说话人语音特征,导出以库尔贝克一莱布勒(KL)散度作为距离测度的KL核函数用来设计支持向量机,实现了一个高分辨率的ICA/SVM说话人确认系统.说话人确认的仿真实
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针对ICA提取的说话人语音特征,导出以库尔贝克一莱布勒(KL)散度作为距离测度的KL核函数用来设计支持向量机,实现了一个高分辨率的ICA/SVM说话人确认系统.说话人确认的仿真实验结果表明,使用ICA特征基函数系数比直接使用语音数据训练SVM得到的分类间隔大,支持向量少,而且使用KL核函数的ICA/SVM系统确认的等差率也低于其它传统SVM方法,证明了基于KL散度的支持向量机方法在实现分类和判决上具有高效性能.
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