张亚芬
- 作品数：8 被引量：24H指数：3
- 供职机构：兰州理工大学计算机与通信学院更多>>
- 发文基金：甘肃省教育厅科研基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 改进PSO-SVM在说话人识别中的应用被引量：11
- 2007年
- 为了加快粒子群优化算法的收敛速度,增强全局的搜索能力,通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值的分析,提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法。改进后的粒子群算法在防止陷入局部最优的能力方面有了明显的增强,同时,给出了应用粒子群优化算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人识别。实验结果证实了在说话人识别中改进PSO-SVM方法比其他传统方法能获得更好的识别精度和识别速度。
- 李明张勇李军权张亚芬
- 关键词：惯性权重粒子群优化算法说话人识别支持向量机
- 基于改进PSO训练SVM的说话人识别方法
- 为了加快粒子群优化算法的收敛速度，增强全局的搜索能力，通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值的分析，提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法。改进后的粒子群算法防止陷入局部最优的能力有了明显的增强...
- 李明张勇李军权张亚芬
- 关键词：粒子群优化算法惯性权重语音识别
- 文献传递
- 基于PCA和多约简SVM的多级说话人辨识被引量：5
- 2008年
- 提出一种基于主成分分析(PCA)和多约简支持向量机(SVM)的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论分析和实验结果表明:该方法可以大大减少系统的存储量和计算量,提高训练和识别时间,并具有较好的鲁棒性。
- 刘雪燕李明张亚芬
- 关键词：模糊核聚类
- 一种基于VPRSM的音频分类方法
- 2006年
- 因为音频媒体的特征维数较高,导致音频处理的计算量大.本文提出一种基于变精度粗糙集模型(VPRSM)的音频分类方法。先提取音频特征,构造VPRSM的决策表,进行属性约简,后用约简后的决策表实现待分类音频文件的自动分类。试验表明,本文的音频分类方法具有比传统的分类方法更高的分类准确率。
- 张璞张亚芬
- 关键词：VPRSM音频分类
- 基于VPRSM的音频特征选择被引量：1
- 2007年
- 在音频索引中保持音频特征非常重要,但是在很多情况下特征数量又很庞大,直接处理这些海量数据是非常耗时的。特征选择作为数据挖掘的一个处理步骤,在特征维数的减少和非相关数据的约简方面已经有很成功的使用。提出了一种基于变精度粗糙集模型(variableprecisionroughsetmodel,VPRSM)的音频特征选择算法。实验结果表明,该算法能够得到最小约简,并且最大程度地保持了音频数据的特征,提高检索效率。
- 李晓丽杜振龙张亚芬
- 关键词：音频检索粗糙集变精度粗糙集特征约简
- 支持向量机在说话人识别系统中的应用
- 说话人识别技术因其特有的方便性、经济性、准确性，安全性等方面的的优势，在生物特征识别领域具有广泛的应用前景。目前，随着说话人识别技术研究的不断深入，已有的系统在理想的试验条件下的取得了较好的成果。然而，已有的识别系统离实...
- 张亚芬
- 关键词：支持向量机说话人识别身份认证语音识别
- 文献传递
- 一种实用的说话人特征提取方法被引量：2
- 2008年
- 针对稀疏核主成分分析方法在特征提取中的不足,提出了一种基于核K-均值聚类的稀疏核主成分分析(Sparse KPCA)的特征提取方法用于说话人识别。通过核K-均值聚类的方法对语音帧进行聚类,由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征,用中心样本帧取代该类,减少了核矩阵的维数,然后再采用稀疏KPCA方法对核矩阵进行特征提取。该方法能够减少存储空间和计算的复杂度,它保证约简后的数据能够很好地代表原始数据并且在约简过程中信息损失最小。实验结果验证了提出的方法在不影响识别率的前提下提高了识别速度,满足了说话人识别的实用性要求。
- 李明张勇李军权张亚芬
- 关键词：说话人识别
- 基于PCA和核Fisher判别的说话人确认被引量：5
- 2008年
- 针对核Fisher判别技术在说话人确认中实时性较差的问题,提出了一种基于PCA和核Fisher判别的说话人确认方法。利用PCA进行特征向量的降维、去冗余,以减少后续计算的复杂度,提高说话人确认的速度,使用基于核函数的Fisher判别技术对说话人进行确认,从而在整体上提高系统的实时性。并通过实验验证了该方法的有效性。
- 邢玉娟李明张亚芬
- 关键词：核FISHER判别说话人确认SVM
