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簡介：討論了以二次等式約束條件為基礎(chǔ)的一種改進的向量機即最小二乘向量機(LSSVM)算法，用其對話者進行識別，并與傳統(tǒng)的支持向量機(SVM)進行了識別比較。實驗中，采用美爾倒譜系數(shù)(MFCC)作為話者語音特征參數(shù)。實驗表明，基于LSSVM的話者識別比傳統(tǒng)的SVM話者識別計算復雜度小，訓練時間短，效率更高；同時，識別率也有一定的提高，對話者識別有很強的適應(yīng)性。
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