一种应用于文本相关说话人确认的L-向量表示和改进的余弦距离核函数

提出了一种用于文本相关说说话人确认技术的i-向量提取方法和L-向量表示.一段用于注册或识别的语音可以用i-向量和L-向量联合表示.同时提出了一种改进的用于支持向量机(SVM)后端分类的核函数,改进的核函数可以同时区分说话人身份的差异和文本内容的差异.在RSR 2015语料集合1和集合2上验证系统的性能,实验结果显示改进的算法相对于传统的i-向量系统的基线能提高至多30%的识别率.     

改进i-向量说话人识别算法研究

针对信道变化环境下说话人识别系统鲁棒性差及识别率低的问题,提出一种改进i-向量说话人确认算法。首先,利用系统注册说话人GMM-UBM提取话者i-向量;然后,采用加权线性判别分析对i-向量降维和信道补偿,提取更具判别性的特征向量;紧接着,结合类内协方差归一化技术和ZT-norm规整技术对余玄距离得分进行规整,进一步消除信道干扰;最后,构建高鲁棒性余玄距离分类器判定目标说话人。仿真实验结果表明该算法可以有效地提高系统性能。     

基于离散核支持向量机的文本自动分类

传统基于向量空间模型的文本分类方法需要对文档进行预处理,同时也会损失很多有用的信息.该文提出一种基于离散核支持向量机的文本分类方法,直接根据文档的字符序列构造离散核,用于支持向量机分类算法,比较文档之间的相似性,从而改善文本分类的效果.证明了离散核支持向量机方法的时间复杂度与文本的长度成O(n)关系.在Reuters-21578文档集上将离散核方法与多项式核、高斯核方法进行比较,实验结果表明该文所提方法在简化分类方法的同时也可以提高分类的精度.     

基于小波的支持向量机算法研究

基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力.     

基于FOA-SVM的中文文本分类方法研究

中文文本分类方法直接影响分类性能,支持向量机(SVM)在处理文本分类这种高维问题上有明显的优势.SVM的分类精度取决于核函数的核参数和惩罚参数,本文提出了一种用果蝇优化算法(FOA)获取SVM参数的FOA-SVM方法.将FOA-SVM用于中文文本分类,实验结果表明,FOA-SVM能得到较高的分类准确率,在文本分类上表现较强的鲁棒性.     

WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用

针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.     

基于小波基的SVM多气体融合

为了提高气体传感器在多气体环境下的检测灵敏度,基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数具备小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,提高了模型的精度和迭代的收敛速度,适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而能在提高支持向量机(SVM:Support Vector Machine)泛化能力的同时,提高辨识效果,减少计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对sin c函数的逼近.该小波核得到的绝对误差不超过0.004;在多气体分析中,比RBF(Radial Base Function)核所得的偏差小18.3%.这些表明SVM小波核具有更好的泛化能力.     

优化的混合核函数相关向量机在发酵过程建模中的应用

针对相关向量机中核函数选择问题进行研究,提出一种局部性高斯核函数和全局性sigmoid核函数结合的相关向量机建模方法.采用差分进化算法对混合核函数构成的相关向量机的参数进行优化,提高了模型的预测精度.将参数优化后的混合核函数相关向量机用于青霉素发酵过程的软测量建模,得到比单一核函数所建模型更优的预测精度.     

含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.     

最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用

基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS WSVM)并将LS WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量.仿真结果表明:LS WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13 1%,因而更适合于工程应用.     

基于混合核函数支持向量机的回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和Sig核函数进行有效的线性混合,给出一种新的支持向量机的混合核函数,并提出一种基于再生核的混合核函数支持向量机回归模型,该回归模型兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低.仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用基于再生核的混合核函数是可行的,回归的效果比单核函数可以更为细腻.     

用于SVM说话者确认系统的序列核

为了更好的将区分式分类方法应用于说话者确认系统中,该文提出了一种应用于支持向量机(supportvector machine,SVM)说话者确认系统的新型序列核,通过Gauss混合模型训练出每个说话人模型超向量作为支持向量机的输入样本,然后根据Gauss混合模型之间的Kullback-Leibler距离度量构造的SVM序列核函数对超向量进行训练和判决.在美国国家标准与技术研究所(NIST)2004和2006年说话人识别数据库上的实验证明了该核函数能在一定程度上提升整个说话者确认系统的识别精度和鲁棒性.结果表明,本文提出的应用于说话者确认系统中的核函数不仅具有明确的物理意义,而且改善了识别系统的性能.     

基于多核支持向量机的句子分类算法

主流句子分类算法采用单一词向量表示模型获得文本表示,导致了对文本的映射能力不足.对此,通过融合多种词向量的文本表示以提高分类的准确率.针对多核学习在融合不同核函数时,常规的核函数系数寻优方法存在的训练时间长、难以求得局部最优解等问题,提出了一种新的核函数系数寻优方法,该方法基于参数空间分割与广度优先搜索不断逼近核系数的最优值.以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器,在7个文本数据集上进行了分类实验.实验结果表明,多核学习分类效果明显优于单核学习,并且所提出的寻优方法在训练次数少于常规方法时也能获得了好的分类效果.     

基于自优化的多属性高斯核函数相关向量机方法

在相关向量机的预测模型中,核函数的选择和核参数的取值对模型预测性能影响很大.针对这一问题,文中采用多属性高斯核函数建立相关向量机预测模型,提出了一种自优化的核参数学习方法进行参数优化,并将该模型用于二维标准函数预测和污水处理系统出水水质预测,与不同核函数下的相关向量机模型以及不同参数优化方法下获得的预测模型进行了对比实验.结果表明,基于自优化的多属性高斯核相关向量机模型对低维数据的参数敏感度较低,对高维数据有良好的输出精度和稀疏性,在污水出水水质预测中获得比较满意的结果.     

基于模糊熵与改进相关向量机的语音端点检测

为提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出了一种基于模糊熵与改进相关向量机的端点检测算法.首先对语音信号进行基于听觉感知特性的语音增强,然后提取每帧信号的模糊熵作为改进相关向量机的输入矢量,同时针对单一核函数对预测分类鲁棒性弱的问题,对不同核函数进行自适应多核组合,融合多个核函数的特性,提高分类精度和鲁棒性.实验结果表明:在低信噪比环境下,基于模糊熵与改进相关向量机的端点检测能更有效地检测出语音的端点,准确率达到93.2%.     

采用粒子群优化的SVM算法在数据分类中的应用

针对分类数据集合线性不可分的问题,改进了支持向量机(SVM)的分类方法,构建新的分类决策函数和高斯核函数.在支持向量机关键参数的优化环节,采用粒子群算法对惩罚参数和高斯参数进行优化,设计便于操作的优化流程,并针对Iris数据集合展开实验研究.结果表明:相比于基于遗传算法优化的SVM方法,所提出的方法执行速度快、分类准确率高.     

基于组合核函数SVM的说话人识别方法

 鉴于应用支持向量机进行说话人识别过度依赖于选择核函数的问题,提出一种基于组合核函数支持向量机(SVM)的说话人识别方法.对多项式核函数、径向基核函数进行线性加权,构建既具有全局核函数优点又具有局部核函数优点的组合核函数,并通过多重网格搜索调节权重系数使组合核函数适用于当前数据分布,确定组合核函数SVM 的最优参数,实现对说话人的有效识别.对TIMIT 数据集和含噪声数据集的仿真实验显示,基于组合核函数SVM 的说话人识别性能明显优于单一的多项式核函数、径向基核函数和线性核函数.     

支持向量机的数据依赖型核函数改进算法

基于信息几何理论, 提出一种新的支持向量机核函数改进算法. 利用与数据有关的保角映射, 使核函数具有数据依赖性. 对股票价格数据进行预测的数值模拟结果表明, 改进算法比常规模型具有更好的预测精度.     

组合核支持向量机个人信用评估模型

针对支持向量机模型在分类问题中的广泛应用,提出了一种新的基于支持向量机的个人信用评估模型,通过对支持向量机直方图交叉核、热核特征核、杰卡德距离核和余弦广义距离核4种核函数的组合处理,构造了投票矩阵;通过实际数据实验,获得了良好的分类结果,同时证明了支持向量机自适应组合核加权模型在信用评分系统中具有良好的性能;因此,这种基于支持向量机的个人信用评估模型可以帮助银行或贷款人做出正确的决策。     

一种基于改进相似度计算的文本聚类方法

针对文本在聚类或分类时,由于数据高维稀疏导致相似度值低的问题,提出一种基于改进文本相似度计算的聚类方法.首先,利用向量空间模型VSM表示文本,采用余弦函数计算文本之间的相似度;然后,基于网络中节点的相似性传播原理,通过设置阈值找到与各个文本相似度较大的文本集合,进而使用Jaccard系数将两个文本之间相似度计算转化为两个文本集合之间的相似度计算;最后根据得到的文本相似度矩阵,利用谱聚类算法对文本进行聚类.在WebKB上的实验结果表明,与传统的K-means、谱聚类方法相比,该方法提高了聚类的准确度,召回率与F值.