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《第七届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC7)论文集》2003年
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支持向量机在多语种电话语音识别中的应用

张凡  贺苏宁  
【摘要】:本文提出一种改进的支持向量机(SVM)——结果模糊化的支持向量机(RFSVM),并与one-against-one结合构造新的多分类器进行多语种识别。我们利用OGI-TS语料库提供的中文、英文、日文三种语言各约70人的话音数据进行性能分析。实验中在相同训练数据下分别建立one-against-one RFSVM、one-against-one SVM和高斯混合模型(GMM),结果表明对于10秒和30秒长的测试语音,RFSVM比GMM分别提高了18%和16%的识别准确率,比SVM分别提高了7%和5%的准确率,并且训练时间比GMM减少了约2/3。

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