基于区分性Model Pushing的语种识别方法
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文檔介紹： 提出一种区分性Model Pushing方法，将SVM训练出的支持向量沿最优分类面的法线方向进行适当移动，增大不同语种间的区分性，然后将移动后的支持向量反向应用于GMM。该方法既保留了SVM的区分性信息，又利用了GMM在短时语音上的优势，同时增加了目标与非目标的区分度。实验结果表明，区分性Model Pushing能有效地提高识别性能。
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