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針對目前說話人識別系統的效率問題，采用集成算法的策略，提出一種新的說話人識別系統框架。首先，考慮到傳統的最大后驗概率矢量量化（ VQ-MAP）算法中只關注平均矢量而不考慮權重的問題，提出了改進的VQ-MAP算法，使用加權平均向量來代替平均向量；然后，由于支持向量機（SVM）算法相對耗時，故采用最小二乘支持向量機（ LS-SVM）替代SVM算法；最后，在說話人識別系統中，利用改進的VQ-MAP算法所得參數集作為LS-SVM的訓練樣本。實驗結果表明，基于改進的VQ-MAP和LS-SVM的集成算法，與傳統的SVM算法相比，在均使用徑向基函數（ RBF）核函數時，對40人樣本數據建模時間上減少接近40%；在閾值為1，測試語音時長為4s時，與傳統的VQ-MAP和SVM算法相比，誤識率降低了1.1%，誤拒率降低了2.9%，識別率提高了3.9%；在閾值為1，測試語音時長為4s時，與傳統的VQ-MAP和LS-SVM算法相比，誤識率降低了3.6%，誤拒率降低了2.7%，識別率提高了4.4%。結果表明，集成算法能夠有效提高算法識別率，明顯減少運算時間，同時降低誤識率和誤拒率。
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