首页 期刊 重庆邮电大学学报·自然科学版 基于多分类器融合的语音识别方法研究 【正文】

基于多分类器融合的语音识别方法研究

作者:孔浩 杨勇 王国胤 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所 重庆400065
多分类器融合   加权投票   语音识别  

摘要: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 vectormachine,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。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅