| 基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法 | |
| 余华1; 叶超2 | |
| 2019-02-20 | |
| 发表期刊 | 电子器件
 |
| ISSN | 1005-9490 |
| 卷号 | 42期号:01页码:240-243 |
| 摘要 | 对于执法机关和其他的政府机构来说,谎言检测正变得不可缺少。运用哥伦比亚语音数据库,通过机器学习的方法区分谎言和真话。我们通过对语音特征时域和频域的划分,提出SVM组合分类器的方法,并与单个分类器进行对比试验。结果表明组合分类器的识别率较单个提升了2%。同时,在跨性别的谎言检测实验中分类器也表现出了较好的识别率。 |
| 关键词 | CSC SVM 组合分类器 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金项目(61673108;61571106);江苏省自然基金项目(BK20151102) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/143985 |
| 专题 | 国家开放大学江苏分部 |
| 作者单位 | 1.江苏开放大学; 2.东南大学信息科学与工程学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 余华,叶超. 基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法[J]. 电子器件,2019,42(01):240-243. |
| APA | 余华,&叶超.(2019).基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法.电子器件,42(01),240-243. |
| MLA | 余华,et al."基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法".电子器件 42.01(2019):240-243. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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