【摘 要】
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为改善说话人确认的性能，提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）模型的说话人确认方法，通过改变SVDD硬判决方式，采用以样本接受率为依据的软判决方式，把似然得分规整到[0,1]之间，简化
【机 构】
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海军指挥学院信息系,中国人民解放军92601部队计量站,解放军理工大学指挥信息系统学院
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为改善说话人确认的性能，提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）模型的说话人确认方法，通过改变SVDD硬判决方式，采用以样本接受率为依据的软判决方式，把似然得分规整到[0,1]之间，简化门限阈值的设定。仿真实验结果表明，与通常基于高斯混合模型（GMM）的说话人确认算法相比，该方法的说话人确认性能有较大提高。
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