SEMI OpenIR  > 中国科学院半导体研究所(2009年前)
优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用
邓浩江; 王守觉; 杜利民
2003
Source Publication电子与信息学报
Volume25Issue:9Pages:1153-1159
Abstract该文介绍了优先度排序径向基函数(PORBF)神经网络的结构与算法,并提出了将其应用于与文本无关说话人确认时的训练算法,似然度的计算方法以及识别规则。为了增强PORBF网络的泛化能力,该文用压缩矢量构造抑制样本集,提出了顺序选取、最近邻选取和最远距离选取等3种选择抑制样本集中说话人的方法,并对PORBF神经元的输出进行了等比递减加权。在相同条件下的与文本无关说话人确认实验中,传统的矢量量化方法的等差错率可达10.56%,而基于PORBF网络的确认系统使用最近邻选择方法构造抑制样本集,其等差错率可达6.83%,性能提高很多。
metadata_83中国科学院声学研究所语音交互技术研究中心;中科院半导体所
Subject Area人工智能
Indexed ByCSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:1235532
Date Available2010-11-23
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.semi.ac.cn/handle/172111/17777
Collection中国科学院半导体研究所(2009年前)
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GB/T 7714
邓浩江,王守觉,杜利民. 优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用[J]. 电子与信息学报,2003,25(9):1153-1159.
APA 邓浩江,王守觉,&杜利民.(2003).优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用.电子与信息学报,25(9),1153-1159.
MLA 邓浩江,et al."优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用".电子与信息学报 25.9(2003):1153-1159.
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