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Confidence based multiple classifier fusion in speaker verification

Primer Autor	Becerra Yoma, Nestor
Co-autores	Huenupan, Fernando Molina, Carlos Garreton, Claudio
Título	Confidence based multiple classifier fusion in speaker verification
Editorial	ELSEVIER
Revista	PATTERN RECOGNITION LETTERS
Lenguaje	en
Resumen	Se propone un nuevo marco que aplica una medida de confianza basada en Bayes para la fusión de múltiples sistemas clasificadores. En comparación con la fusión bayesiana convencional, el enfoque presentado puede lograr reducciones de hasta un 37 % y un 35 % en la tasa de error igual (EER) y el área de la curva ROC, respectivamente, en la verificación de locutores. © 2008 Elsevier B.V. Todos los derechos reservados.#A novel framework that applies Bayes-based confidence measure for multiple classifier system fusion is proposed. Compared with ordinary Bayesian fusion, the presented approach can lead to reductions as high as 37% and 35% in EER and ROC curve area, respectively, in speaker verification. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.
Tipo de Recurso	Artículo original
doi	10.1016/j.patrec.2008.01.015
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	multiple classifier system fusion Bayes-based confidence measure classification criterion biometrics speaker verification telephone speech Fusión de sistemas de clasificación múltiple medida de confianza basada en Bayes criterio de clasificación biometría verificación del hablante habla telefónica
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2008.01.015
Materias	multiple classifier system fusion Bayes-based confidence measure classification criterion biometrics speaker verification telephone speech Fusión de sistemas de clasificación múltiple medida de confianza basada en Bayes criterio de clasificación biometría verificación del hablante habla telefónica
Título de la cita (Recomendado-único)	Confidence based multiple classifier fusion in speaker verification
Revista/Libro	PATTERN RECOGNITION LETTERS
Tipo de ruta	suscripción#verde
Access Rights	metadata
Derechos de acceso	metadata
Idioma	en
Identificador del recurso (Mandatado-único)	Artículo original
Versión del recurso (Recomendado-único)	versión publicada
Editorial	ELSEVIER
ISSN	0167-8655
Página de inicio (Recomendado-único)	957
Página final (Recomendado-único)	966
Categoría WOS	Informática, Inteligencia Artificial Computer Science, Artificial Intelligence
Formato	pdf
Id de Web of Science	WOS:000255436100014