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搜索资源 - speaker recognition SVM
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这个是基于SVM的说话人识别的训练训练过程，对于说话人识别很重要。-This procedure is based SVM for speaker verification training, which is so important for speaker recognition.
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改进PSO-SVM在说话人识别中的应用。通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值
的分析，提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法,Improvement in the PSO-SVM speaker recognition applications. Through particle swarm optimization algorithm in the inertia weight and the analysis of the global optimum val
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基于SVM的文本无关说话人识别算法研究，本文在最后用Matlab程序实现了一个基于支持向量机的说话人识别系统试验平台。并根据对参试者进行的大量身份测试试验，总结系统的各方面性能和分析存在的问题，为进一步研究提供了方向和宝贵的经验。
-SVM-based text independent speaker recognition algorithm, the paper used in the final implementation of a Matlab program based on
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建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel2f requency Cep st rum
Coefficient s , MFCC) 的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine , SVM) 的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较。-A Chinese speech ( mandarin ) database was established for speaker s gender recognition. A
combina
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实现基于SVM的说话人识别，其算法比传统的svm有所改进，鲁棒性更强-SVM-based speaker recognition, and improvements in the algorithm than the traditional svm more robust
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A Hybrid GMM-SVM System for text independent speaker Recognition Sytem
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调信息在汉语语音识别中具有非常重要的意义。采用支持向量机对连续汉语连续语音进行声调识别实
验，首先采用基于Teager能量算子和过零率的两级判别策略对连续语音进行浊音段提取，然后建立了适合于支持向
量机分类模型的等维声调特征向量。使用6个二类SVM模型对非特定人汉语普通话的4种声调进行分类识别，与
BP神经网络相比，支持向量杌具有更高的识别率。-Tone is an essential component for word formation in Chinese languages
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说话人识别算法SVM 全套可以运行，包含端点检测，特征提取等-Speaker recognition algorithm a full set of SVM can run, contains the endpoint detection, feature extraction
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用libsvm支持向量机进行说话人识别，其中包括对语音的预处理，主成分分析，对语音的训练，识别-With SVM speaker recognition, including pretreatment of voice, principal component analysis
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SVM支持向量机算法做语音识别的详细仿真实现代码,需要自己准备语音库，依次训练出模板，包含附加调用的函数库在内，欢迎和做语音识别，说话人识别的朋友交流-SVM support vector machine algorithm to do the detailed simulation of voice recognition to achieve the code, you need to prepare their own voice library, followed by training
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