【摘 要】
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支持向量机在与文本无关的话者确认系统中已经取得了广泛的应用，但是在实际应用系统中获得的目标说话人样本与冒认者样本数量比一般在几千分之一，因此存在很严重的样本非平衡问
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室
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支持向量机在与文本无关的话者确认系统中已经取得了广泛的应用，但是在实际应用系统中获得的目标说话人样本与冒认者样本数量比一般在几千分之一，因此存在很严重的样本非平衡问题，冒认者样本选择的好坏直接影响到整个系统的性能。本文提出了两种挑选冒认者样本的方法。实验证明这些方法能有效地解决上述问题，性能比随机挑选冒认者样本的方法有了提升，经过在2004年NIST说话人识别数据库上进行测试，等错误率由9．3％降低到6．8％，错误率相对下降了26．9％。
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