[00272305]基于模糊聚类决策树的分布式大型人口语者识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
乐器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201510234252.5
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
南京邮电大学
进入空间
所在地：江苏南京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
基于模糊聚类决策树的分布式大型人口语者识别方法首先将训练数据等分成几个部分，再对着几个部分分别使用基于模糊聚类的决策树分类；然后决定测试语者属于哪棵树的哪个叶节点；再对该选定的叶节点使用梅尔频率倒谱系数和高斯混合模型识别方法识别该语者身份。在本发明中，对训练数据模糊聚类的过程主要包括以下几个步骤：一是根据相应的层提取特征数据；二是计算特征数据的均值和标准差得到信任间距集合D；三是对集合D使用Lloyd算法得到分隔向量；四是以分隔向量为基础进行聚类分组得到下一层的节点。本发明可以显著提高分类准确率，具有更高的准确识别率和更低的计算复杂性，极大地提高了分类的效率，对加性噪声有良好的抗干扰力。
基于模糊聚类决策树的分布式大型人口语者识别方法首先将训练数据等分成几个部分，再对着几个部分分别使用基于模糊聚类的决策树分类；然后决定测试语者属于哪棵树的哪个叶节点；再对该选定的叶节点使用梅尔频率倒谱系数和高斯混合模型识别方法识别该语者身份。在本发明中，对训练数据模糊聚类的过程主要包括以下几个步骤：一是根据相应的层提取特征数据；二是计算特征数据的均值和标准差得到信任间距集合D；三是对集合D使用Lloyd算法得到分隔向量；四是以分隔向量为基础进行聚类分组得到下一层的节点。本发明可以显著提高分类准确率，具有更高的准确识别率和更低的计算复杂性，极大地提高了分类的效率，对加性噪声有良好的抗干扰力。
