基于SVM一对一分类的语种识别方法

作者：王宪亮; 吴志刚; 杨金超; 周若华; 颜永红

来源：清华大学学报(自然科学版), 2013, (06): 808-812.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2013.06.016

• 支持向量机(SVM)
• 一对一分类
• 语种识别 support vector machine(SVM)
• 1 vs.1 classification
• language recognition

语种识别系统通常采用支持向量机(support vectormachine,SVM)一对多分类加Gauss后端分类器的方法进行分类。传统的SVM一对一分类在进行线性鉴别性分析(linear discriminant analysis,LDA)时特征值矩阵往往为奇异的,识别性能很低。该文提出一种改进的一对一分类方法,对SVM一对一分类得分重新建模,识别性能明显提高。在美国国家标准技术署(National Institute of Standardsand Technology,NIST)2011年语种识别评测(languagerecognition evaluation,LRE)30s数据集上的实验结果表明:在采用SVM的全变化量因子分析(total variability,iVector)和支持向量机-Gaussn超向量(support vectormachine-Gaussian super vector,SVM-GSV)语种识别系统上,该方法比SVM一对多分类方法性能更好,并且两种方法线性融合可明显提升识别性能,在iVector系统上各指标相对提升7.7%～15.9%,在SVM-GSV系统上各指标相对提升11.2%～33.9%。

• 出版日期2013-6-15
• 单位中国科学院声学研究所