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针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于Fisher分值法的特征提取方法。Fisher分值法可以有效地进行特征向量的定长转换,使得支持向量机可以在整体语音序列上进行分类,从而提高系统的识别率。仿真实验结果表明,该方法在不影响系统识别速度的情况下,具有较高的识别性能。
基于Fisher分值的特征提取在语音确认中的应用
【摘 要】
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针对支持向量机不能直接处理动态时间序列的语音数据问题,提出一种基于Fisher分值法的特征提取方法。Fisher分值法可以有效地进行特征向量的定长转换,使得支持向量机可以在整体语音序列上进行分类,从而提高系统的识别率。仿真实验结果表明,该方法在不影响系统识别速度的情况下,具有较高的识别性能。
【机 构】
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甘肃联合大学理工学院,兰州理工大学计算机与通信学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2008年21期
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