面向语音识别的SVDD改进算法及仿真研究（英文）

发布时间：2018-03-14 03:05

  本文选题：支持向量数据描述　切入点：多类分类　出处：《系统仿真学报》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：支持向量数据描述(SVDD)将多类样本数据每一类用各自的超球来界定,显著降低了二次规划计算复杂度,更易于解决多类分类问题,因此在语音识别研究领域越来越受到广泛关注,本文针对语音样本分类中特征向量重叠和更新等问题,对现有的SVDD多类分类算法进行了改进,一方面,根据样本所在空间位置,构造超球重叠域决策函数;另一方面,基于类增量学习,实现超球类支持向量的动态改变。仿真实验结果表明,本文所提方法明显缩短了建模时间并且具有更好的识别性能。
[Abstract]:Support vector data description (SVDDD) defines each class of multi-class sample data with its own hypersphere, which significantly reduces the computational complexity of quadratic programming and makes it easier to solve the multi-class classification problem. Therefore, it has attracted more and more attention in the field of speech recognition. Aiming at the problem of feature vector overlap and updating in speech sample classification, this paper improves the existing SVDD multi-class classification algorithm. On the one hand, the hypersphere overlapping domain decision function is constructed according to the location of the sample space; on the other hand, the hypersphere overlapping domain decision function is constructed. Based on class increment learning, the dynamic change of hypersphere support vector is realized. The simulation results show that the proposed method shortens the modeling time and has better recognition performance.
【作者单位】： 山西财经大学信息管理学院;太原理工大学;
【基金】：National Natural Science Foundation of China(61072087) Shanxi University of Finance&Economics School youth fund(QN2015014)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1609321