作者：李晶皎 安冬 杨丹 王骄混沌粒子群算法聚类核匹配追踪说话人识别
摘要：针对目前广泛应用于说话人识别领域的MFCC特征参数包含较少说话人特征信息的问题和SVM分类器选择核函数时受到Mercer准则限制的问题,提出了一种将混沌粒子群算法（CPSO）与核匹配追踪算法（KMP）相结合的说话人识别方法.首先通过CPSO聚类算法将MFCC特征参数进行变换处理,得到精简的MFCC特征参数（SMFCC）,然后利用KMP算法对核函数的形式没有任何限制的特性和良好的分类识别性能,对约简后的SMFCC特征参数进行分类训练和识别.仿真实验结果表明,基于CPSO-KMP说话人识别方法相比主流的GMM-UBM方法,在EER性能上相对提高了31%.
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