基于支持向量机和小波分析的说话人识别研究

说话人识别技术目前已经成为身份认证及人工智能领域研究的一个热点,解决噪声环境下的说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义．针对这一问题,提出了一种基于支持向量机和小波分析的识别方法及其框架模型,并且设计与实现了一个识别系统,即利用小波阈值去噪法将语音信号和噪声分离,实现语音增强,最终采用SVM分类器基于样本进行训练和测试,实现说话人的分类识别．     

基于支持向量机的说话人识别

支持向量机的说话人识别采用对音子的置信度进行综合的原理来完成对说话人身份的确认.以音子的置信度矢量为基础,分别采用支持向量机方法和平均值方法对音子的置信度进行综合,通过等错误率方面的研究发现,采用支持向量机方法大大低于平均值方法所获得的等错误率,等错误率大致可以从28％降至23％,而系统的复杂度仅略微地提高.     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

基于小波包-LPCC的说话人识别特征参数

论文研究了小波包变换及LPCC参数的提取,在此基础上,提取了基于小波包变换和LPCC的新参数(DWT-LPCC),并基于GMM系统进行说话人识别实验.结果表明,相对于LPCC参数,DWT-LPCC参数大大提高了噪声环境下的说话人识别率.     

基于支持说话人权重的快速说话人自适应算法

针对语音识别系统中快速说话人自适应问题,提出了一种支持说话人权重算法．该算法通过支持说话人的计算实现了说话人选择与自适应参数的降维,减少了自适应时的存储量,有效提高了自适应数据较少时的性能．有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对非特定人（SI）系统下降了5．82％,明显优于其他快速自适应算法．     

一种基于NAPS核函数支持矢量机的说话人识别算法

介绍了指数展开分类器，引出了NAPS核函数及核映射的概念．详细讨论了如何利用基于NAPS核函数的支持矢量机进行说话人识别的算法．理论和实验表明，算法具有模型参数小、识别速度快和识别率较高的优点．     

基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标识别方法

提出了将小波变换结合灰度共生矩阵法,以用于提取目标样本图像特征信息.建立了基于支持向量机方法的分类器,以对高分辨率遥感图像进行目标识别.实验结果表明:该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于小波变换和优化核参数支持向量机的电能质量扰动分类

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型。运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量。根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测试。结果表明,优化核参数的支持向量机分类器准确率高,实时性好。     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

基于小波变换和支持向量机的人脸识别研究

人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有广阔的应用前景.文章利用小波变换对人脸图像进行预处理,减少表情变化对人脸识别的影响;根据PCA法,将处理后的人脸图像映射到相互正交的特征脸坐标轴上,实现了特征降维;利用支持向量机分类模型对人脸图像在特征脸坐标轴上的投影向量进行识别,并在ORL和Yale人脸库上进行实验,...     

基于Gabor小波和模糊支持向量机的嘴巴识别方法

提出了一种结合gabor滤波和模糊支持向量机进行嘴巴状态检测的方案.首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取,从而得到嘴巴特征图像,然后在特征空间中,用FSVM设计嘴巴状态分类器.实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果.     

基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断

针对当前电力电子整流装置使用的故障诊断方法在应用过程中表现出的缺陷,提出了一种基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断方法：首先使用小波包分析方法对故障信号波形进行分解,提取故障特征向量,然后使用支持向量机理论构造多分类故障分类器对提取的故障特征向量进行分类.仿真实验结果表明,该方法能够有效地完成对电力电子整流装置的故障诊断,具有很好的工程应用价值.     

基于矩特征及支持向量机的图像识别

小波矩兼顾了目标的局部与全局范围的不变性特征,在计算复杂度和识别相似形状的物体时比Hu矩、Zemjke矩具有更好的识别效果;支持向量机建立在统计学习理论基础上,在实现识别分类方面比传统神经网络具有更好推广能力.利用小波矩提取目标的不变性特征,并输入到支持向量机进行分类识别,仿真实验表明该算法具有更好的识别效果.     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.     

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

说话人识别中SVM核函数参数优化研究

在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题。SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利用网格搜索法来分别进行参数优选,通过实际语音的训练和识别验证识别效果。目前优选参数可以实现识别率≥99.9%且识别时间<0.1 s。     

基于心理声学及支持向量机的扬声器异常音检测算法

目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。提取并标记扬声器声音响应信号,将其输入心理声学模型,得出心理声学能量均值并输入支持向量机;利用粒子群算法进行调优,最终得到具有最优参数的支持向量机。经试验验证,该模型的检测准确率达到98%。与音色特征法相比,其检测准确率得到较大的提高并实现了异常音分类。