【摘 要】
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支持向量机（SVM）是近年来迅速发展起来的一种基于统计学习理论的新的通用机器学习方法.该方法有两个引人注目的特点：一是在小样本情况下仍可以保持较好的分类推广能力;二是通过
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支持向量机（SVM）是近年来迅速发展起来的一种基于统计学习理论的新的通用机器学习方法.该方法有两个引人注目的特点：一是在小样本情况下仍可以保持较好的分类推广能力;二是通过内核函数可以把线性不可分样本映射到高维特征空间使之线性可分.该文提出采用支持向量机方法进行变异语音分类.基频特征反映了话者声带的周期性变化,而基于非线性声学理论的TEO基频特征,能更好地反映语音信号的变异.因此,该文分别采用基频特征和TEO基频特征作为变异语音分类的特征,并对它们的分类结果进行了比较.为了使不等长的特征向量适宜于支持向量机方法的处理,采用直接截取和DTW规正的两种策略.选用序列最小优化（SMO）方法对支持向量机分类器进行训练.训练好分类器后,对变异语音进行分类较为简单.对有限的变异语音样本进行分类实验,结果显示,对两个话者的分类正确率分别达到92.2﹪和99.6﹪,与传统的分类方法相比均有所提高.
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