鲍薇

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供职机构：江苏师范大学更多>>
发文主题：K近邻性别识别多示例学习K均值期望最大化更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金更多>>
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基于改进多样性密度的性别识别
《计算机工程与应用》2015年第7期149-153,共5页顾明亮 张世形 鲍薇 
国家自然科学基金(No.61040053);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ12_0977;No.CXLX12_0976)
为了避免大量计算来获取分类器阈值,提高性别识别的效率,提出了一种基于改进多样性密度的性别识别方法。该方法将男、女性训练语音包进行双类别多次标记,通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到两个多样性密度点,组成双点语言模...
关键词：多示例学习 性别识别 期望最大化多样性密度 示例近邻 K近邻 
基于时变多示例学习的性别识别
《计算机工程与设计》2013年第11期4027-4031,共5页顾明亮 张宁 张世形 鲍薇 
国家自然科学基金项目(61040053);江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目(CXZZ11_0903;CXZZ12_0977;CX-LX12_0976)
为了提高性别识别(gender identification)的识别率,提出了一种基于时变多示例学习(multi-instance learning)的性别识别方法。该方法将语音段作为多示例包,语音的声学特征矢量经过K均值(K-means)聚类生成包中示例。将男、女性语音包标...
关键词：多示例学习 性别识别 期望最大多样性密度 K均值 包-K近邻 
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