作者：但志平; 郑胜说话人识别最小二乘向量机核函数线性预测
摘要：说话人识别系统在说话人模板的建立过程中由于说话人的语音帧数量太多．往往要进行筛选．通常这种选择是一种基于枚举的大量反复的提取过程，复杂费时且结果往往并不是最优的。而基于统计学习理论的支持向量机（SVM）方法正好克服了这方面的不足。讨论了一种改进的SVM即最小二乘向量机（LSSVM）的方法进行说话人识别研究。研究表明．基于LSSVM的说话人识别比传统的SVM说话人识别计算复杂度小、效率更高、对说话人识别有很强的适应性。
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