基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识  

Chinese Dialect Identification Based on Clustered Support Vector Machine

作　　者：夏玉果[1] 顾明亮[2,3] 

机构地区：[1]江苏信息学院电子信息工程系,无锡214153 [2]徐州师范大学物理与电子工程学院,徐州221116 [3]江苏省神经与认知工程重点实验室,徐州221116

出　　处：《计算机与数字工程》2012年第5期15-17,37,共4页Computer & Digital Engineering

摘　　要：该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类。实验结果表明该方法不仅可以提高正确的辨识率,而且可以提高系统的鲁棒性。A novel Chinese dialect identification method was presented to solve the poor decision ability existed in most dialect identifica- tion syster~ The new method firstly uses Gaussian mixture models and n-gram language models to produce a global language feature, and makes decision using clustered support vector machine. The experimental results show that this method not only raises correct identification rate greatly, but also improves the robustness of the system.

关 键 词：方言辨识 支持矢量机 高斯混合模型 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]