基于模糊聚类决策树的分布式语者识别算法OACSTPCD
Distributed Speaker Identification Algorithm with Fuzzy Clustering Decision Tree
为解决大规模语者识别问题中普遍存在的加性噪声、高计算复杂度等问题,提高大规模语者识别算法的抗噪性和鲁棒性,利用模糊聚类决策树,提出了一种分布式语者识别算法.该算法将训练数据等分成几个部分,对这几个部分分别使用基于模糊聚类的决策树算法进行训练;对于输入的测试样本,用建好的决策树进行分类,判断它属于哪棵树的哪个叶节点;在该选定的叶节点上使用梅尔频率倒谱系数和高斯混合模型识别方法识别该语者身份.对训练数据进行模糊聚类的过程主要包括四个步骤:根据相应的层…查看全部>>
In order to solve the problems of additive noise and high computational complexity in speaker identification and to improve the robustness and anti-noise ability of the large scale speaker identification algorithm,a distributed speaker identification algorithm with fuzzy clustering decision tree has been presented,which divides training data into several parts,and builds fuzzy clustering decision trees for these parts.For testing data,fuzzy decision tr…查看全部>>
黄继鹏;陈志;芮路;王宇虹
南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023南京邮电大学 计算机学院,江苏 南京 210023
信息技术与安全科学
语者识别模糊聚类决策树分布式计算
speaker identificationfuzzy clusteringdecision treedistributed computing
《计算机技术与发展》 2017 (8)
噪声不确定下基于计算智能的多跳认知无线电网络协作频谱感知优化
79-82,87,5
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