语音识别的SVM模型选择分析

发布时间：2017-08-02 18:15

  本文关键词：语音识别的SVM模型选择分析

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【摘要】：针对现有SVM模型选择方法中,人为指定核函数类型可能使得SVM性能难以达到最优化,分析了现有核函数类型对语音分类率的影响。并把K-交叉验证思想与网格搜索法、遗传算法、粒子群优化算法相结合进行参数寻优,应用到语音识别中。并对语音特征数据处理问题进行了研究。分析结果表明[-1,1]内对语音特征参数归一化,且采用径向基核函数、网格搜索法对参数寻优,能达到最优的语音分类率。
【作者单位】： 山西农业大学信息学院;
【关键词】： 语音识别 语音特征参数 SVM(支持向量机) 模型选择 归一化 交叉验证
【分类号】：TN912.34;TP181
【正文快照】： 1概述语音识别(speaker recognition,SR)技术(也成声纹识别技术),是生物认证技术的一种,是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别说话人身份的技术[1]。语音识别技术的核心是通过预先录入说话人的样本,提取说话人独一无二的语音特征并保存在数据库中

【共引文献】

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4 孙f，

本文编号：610598