- Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 20 Issue: 1
- Performance of svm, k-nn and nbc classifiers for text-independent speaker identification with and wi...
Performance of svm, k-nn and nbc classifiers for text-independent speaker identification with and without modelling through merging models
Authors : Yussouf Nahayo, Seçkin Arı
Pages : 1-6
Doi:10.16984/saufenbilder.00295
View : 11 | Download : 4
Publication Date : 2016-04-01
Article Type : Other
Abstract :Bu çalışma Gaussian Mixture Model tabanlı metin-bağımsız konuşmacı tanıma yöntemleri sunar. GMM model ile Support Vector Machine, K-nearest Neighbour ve Naive Bayes sınıflandırıcı gibi sınıflandırıcıların kombinasyonu gerçekleştirilmiştir. Tanıma oranını iyileştirmek için, doğrulama yöntemi kullanarak hibrid sistemlerin kombinasyonunu geliştirdik. Deneyler TIMIT corpus’ un DR1 lehçesi üzerine yapılmıştır. Sonuçlar ayrı ayrı yöntemlerle karılaştırıldığında geliştirilen yöntemle daha iyi başarım göstermiştir.Keywords : GMM, Combination, SVM, KNN, NB, TIMIT