基于多分类器融合的语音识别方法研究

孔浩; 杨勇; 王国胤

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基于多分类器融合的语音识别方法研究

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针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合。实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于单个分类器,该方法是一种有效的语音识别方法,提高了语音识别系统的性能。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2011年第4期|492-495|共4页
作者
孔浩; 杨勇; 王国胤;
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作者单位

重庆邮电大学计算机科学与技术研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
多分类器融合; 加权投票; 语音识别; 支持向量机(SVM);

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