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针对经典支持向量机对非目标样本没有拒绝能力,且应用于说话人辨认时存在不可分区域的问题,提出一种基于模糊C均值聚类和模糊支持向量机的多级模糊说话人辨认方法.首先利用模糊C均值聚类方法对特征向量进行聚类,减少样本的数目,加快模糊支持向量机训练速度.最终由FSVM得出判决结果.并通过仿真实验验证了该方法的有效性.