基于SVM的与文本无关的说话人识别算法研究

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1、硕上．学位论文摘要说话人识别技术因其独特的方便性、经济性和准确性，在身份验证和识别领域，特别是在电子商务、犯罪识别、信息安全等领域有广阔的应用前景。现有的说话人识别技术在理想条件下效果很好，但在实际环境中却由于各种因素的影响，不能得到普遍的应用，其中最重要的一个原因是大训练量和实时性不够。为了在不影响识别率的情况下，提高说话人识别系统的训练和识别速度，本文采用支持向量机(SVM)算法进行说话人识别，提出了两种不同的说话人识别方法：1)基于MRSVM的说话人辨识通过对约简支持向量机的研究，针对该算法中对“支持向量"的选取没有代表性

2、的缺点及说话人识别中大样本训练问题，提出一种基于MRSVM的说话人辨识方法。先通过基于熵的特征筛选法，对训练样本进行维数约简，并改善聚类性能。然后用基于核的可能性聚类算法(KPCM)在特征空间选择最具有代表性的样本训练约简SVM，减少系统的存储量和SVM的训练量。相对标准的SVM，该方法使说话人识别速度有了进一步提高。2)基于IPSO．SVM的说话人识别针对PSO算法容易陷于局部极值的缺点，提出了一种改进的PSO优化算法(IPSO)。该算法根据粒子进化速度对粒子个体极值进行自适应扰动，使粒子及时跳出局部极值点而继续优化，从而扩大

3、粒子搜索范围。改进后的PSO算法可以加快收敛速度，能够更好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。同时，给出了应用IPSO算法训练SVM的方法，并将其应用于说话人识别。改进后的PS0可以使SVM用较少的SV取得最优分类面，从而减少SVM的训练量，提高了说话人识别速度。关键词：说话人识别；支持向量机；特征筛选；核；可能性聚类；粒子群优化算法基于SVM的与文本无关的说话人识别算法研究AbstractDuet0itSspecialmeritSofflexibilit)r，ecoll0111yarldaccuI．aIcy，speake

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