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对于一个给定的待分类模式，特征选择要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集，以代表被分类的模式。对特征选择问题提出了基于一种特殊度量的特征选择方法，先通过对数据集的训练得到特殊的度量，然后用该度量对特征进行分类，从各类中选取一个特征，最后再用特征选择算法对所选的特征进行选择。大量实验的结果表示该方

基于MFCC和SVM的说话人性别识别建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequencyCepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较