面向說話人識(shí)別的SVM核方法對(duì)比研究.pdf

1、說話人識(shí)別是根據(jù)語音波形中反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別出說話人的過程，它是語音信號(hào)處理的一個(gè)重要研究方向，作為一種生物認(rèn)證技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　 支持向量機(jī)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論上發(fā)展出來的一種模式識(shí)別方法，在解決有限樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。由于支持向量機(jī)具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，引起越來越多的人們關(guān)注，近年來，支持向量機(jī)在說話人識(shí)別中的應(yīng)用日益廣泛。
　　 支持向量機(jī)作為說話

2、人識(shí)別模型分為基于幀的和基于語句的兩種方式。基于語句的說話人支持向量機(jī)模型重點(diǎn)在于核函數(shù)的構(gòu)造，核函數(shù)是一種語句間相似度的描述工具，在實(shí)現(xiàn)上它通常表現(xiàn)為兩條語句間的距離，在形式上它是多種多樣的，可以是內(nèi)積形式，也可以是距離，還可以是模型得分。目前核函數(shù)的構(gòu)造往往是采用試探性實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行的，缺乏對(duì)構(gòu)造思想以及其合理性的詳細(xì)分析，因此，對(duì)不同核函數(shù)的構(gòu)造思想及過程進(jìn)行分析，有助于加深對(duì)核函數(shù)意義的理解，并為構(gòu)造新的核提供借鑒思路。

3、　　 論文首先給出了一種通用的核函數(shù)構(gòu)造模式。在此基礎(chǔ)上著重對(duì)通用線性區(qū)分核、概率距離核、超向量核、Fisher核與偏差核這幾個(gè)核函數(shù)進(jìn)行對(duì)比研究，分析它們的構(gòu)建思想，挖掘其內(nèi)在的合理性，找出它們相互間的區(qū)別與聯(lián)系。具體工作包括：
　　 1.通用線性區(qū)分核函數(shù)。對(duì)序列核概念、核函數(shù)設(shè)計(jì)的思路與推導(dǎo)、映射方式以及訓(xùn)練算法等作了細(xì)致的分析，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：
　　 2.概率距離核和超向量核。對(duì)兩種核函數(shù)的構(gòu)造方法與推導(dǎo)、映射