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- 基于AdaBoost的汉语方言辨识北大核心CSCDCSTPCD摘要:为了在训练样本受限的情况下,提高汉语方言辨识的效果,提出了一种基于AdaBoost的汉语方言辨识新方法.该方法将GMM与语言模型组成的辨识系统看成一组弱分类器,然后对这组弱分类器所得的分类结果进行加权投票,最终决定汉语方言测试语音的所属类别.实验结果表明:增加GMM或弱分类器的个数,可以有效提高系统的辨识效果;测试语音越长,系统辨识效果越好;当训练样本有限的情况下,采用AdBoost方法比采用ANN方法具有更高的辨识率.
- 基于公路监控视频的车辆检测和识别
- 飞机变压整流器健康管理算法研究CSTPCD
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- 高斯噪声中的参数盲估计北大核心CSCDCSTPCD
- 一种改进的高斯混合模型算法CSCD
- 面向分类模型学习的样本类别均衡化方法北大核心