改进Citation-KNN算法在说话人性别识别中的应用

"这篇论文研究了基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法，旨在提高性别识别系统的效率。作者通过将连续语音切分为多示例包，并使用高斯混合模型（GMM）对每段语音进行建模，然后利用改进的Hausdorff距离计算包间的相似性，最后通过Citation-KNN算法进行性别分类。这种方法优化了训练过程，且在识别率上表现出优势。" 说话人性别识别是一种重要的语音处理技术，能够辅助提升语音识别和话者识别系统的性能。自1988年D.G.Childers等人开始研究以来，学者们不断探索更有效的识别方法。例如，E.S.Parris在1996年结合了隐马尔科夫模型（HMM）和基频估计，L.Walavalkar在2002年引入了支持向量机（SVM），Silovsky在2006年利用高斯混合模型（GMM）进行性别识别，而M.A.Keyvanrad在2010年提出了一级分类器和二级分类器的分级融合策略，使用GMM和多层感知机（MLP）。 本文提出的改进Citation-KNN算法，是针对传统KNN算法的一种优化。KNN算法基于最近邻原则，选择最接近的样本进行分类，但原始KNN算法可能会受到异常值或噪声的影响。改进的Hausdorff距离引入了对整个包（集合）的考虑，而非单个样本点，这使得分类更具鲁棒性，降低了异常值的影响。此外，Citation-KNN算法通常用于文献引用网络中的分类任务，这里被创造性地应用于语音识别领域，以多示例包的距离作为分类依据，简化了系统训练过程，提高了识别效率。 实验结果表明，该方法在性别识别准确率上优于传统的HMM、SVM等算法，表明了改进Citation-KNN算法在处理语音识别任务时的优越性。然而，任何算法都有其局限性，未来的研究可能需要关注如何进一步提高识别精度，降低误识率，以及将这种方法与其他先进技术如深度学习结合，以适应更复杂的声音环境和更广泛的应用场景。