优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用

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	优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用
	邓浩江 ; 王守觉 ; 杜利民
刊名	电子与信息学报
	2003
卷号	25 期号:9 页码:1153-1159
中文摘要	该文介绍了优先度排序径向基函数（PORBF）神经网络的结构与算法，并提出了将其应用于与文本无关说话人确认时的训练算法，似然度的计算方法以及识别规则。为了增强PORBF网络的泛化能力，该文用压缩矢量构造抑制样本集，提出了顺序选取、最近邻选取和最远距离选取等3种选择抑制样本集中说话人的方法，并对PORBF神经元的输出进行了等比递减加权。在相同条件下的与文本无关说话人确认实验中，传统的矢量量化方法的等差错率可达10.56%，而基于PORBF网络的确认系统使用最近邻选择方法构造抑制样本集，其等差错率可达6.83%，性能提高很多。
学科主题	人工智能
收录类别	CSCD
语种	中文
公开日期	2010-11-23
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/17777]
专题	半导体研究所_中国科学院半导体研究所（2009年前）
推荐引用方式 GB/T 7714	邓浩江,王守觉,杜利民. 优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用[J]. 电子与信息学报,2003,25(9):1153-1159.
APA	邓浩江,王守觉,&杜利民.(2003).优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用.电子与信息学报,25(9),1153-1159.
MLA	邓浩江,et al."优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用".电子与信息学报 25.9(2003):1153-1159.