語音識(shí)別的SVM模型選擇分析
本文關(guān)鍵詞:語音識(shí)別的SVM模型選擇分析
更多相關(guān)文章: 語音識(shí)別 語音特征參數(shù) SVM(支持向量機(jī)) 模型選擇 歸一化 交叉驗(yàn)證
【摘要】:針對(duì)現(xiàn)有SVM模型選擇方法中,人為指定核函數(shù)類型可能使得SVM性能難以達(dá)到最優(yōu)化,分析了現(xiàn)有核函數(shù)類型對(duì)語音分類率的影響。并把K-交叉驗(yàn)證思想與網(wǎng)格搜索法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),應(yīng)用到語音識(shí)別中。并對(duì)語音特征數(shù)據(jù)處理問題進(jìn)行了研究。分析結(jié)果表明[-1,1]內(nèi)對(duì)語音特征參數(shù)歸一化,且采用徑向基核函數(shù)、網(wǎng)格搜索法對(duì)參數(shù)尋優(yōu),能達(dá)到最優(yōu)的語音分類率。
【作者單位】: 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 語音識(shí)別 語音特征參數(shù) SVM(支持向量機(jī)) 模型選擇 歸一化 交叉驗(yàn)證
【分類號(hào)】:TN912.34;TP181
【正文快照】: 1概述語音識(shí)別(speaker recognition,SR)技術(shù)(也成聲紋識(shí)別技術(shù)),是生物認(rèn)證技術(shù)的一種,是一項(xiàng)根據(jù)語音波形中反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù),自動(dòng)識(shí)別說話人身份的技術(shù)[1]。語音識(shí)別技術(shù)的核心是通過預(yù)先錄入說話人的樣本,提取說話人獨(dú)一無二的語音特征并保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中
【共引文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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9 付濤;王大鎮(zhèn);弓清忠;祁麗;;改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?刂频臋C(jī)器人軌跡跟蹤控制[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào);2014年05期
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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條
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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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7 張利偉;油浸式電力變壓器故障診斷方法研究[D];華北電力大學(xué);2014年
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10 唐正茂;智能優(yōu)化算法適用性研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2013年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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2 應(yīng)宇乾;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的燒結(jié)處理過程建模和控制[D];浙江大學(xué);2012年
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5 李靜;基于數(shù)據(jù)挖掘的高爐鐵水溫度建模與預(yù)報(bào)[D];內(nèi)蒙古科技大學(xué);2013年
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7 艾小祥;飛機(jī)機(jī)翼裝配中的掃描路徑規(guī)劃研究[D];浙江大學(xué);2014年
8 趙培玲;于人工魚群算法的多投資項(xiàng)目問題[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2012年
9 王曉明;白狼城—小河集輸聯(lián)合站運(yùn)行優(yōu)化研究[D];西安石油大學(xué);2013年
10 史夏波;基于生物啟發(fā)優(yōu)化的交流調(diào)速系統(tǒng)研究[D];寧波大學(xué);2013年
【相似文獻(xiàn)】
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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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5 特約作者 王佳彬;語音識(shí)別漸入佳境[N];電腦報(bào);2002年
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9 上海 高博;讓電腦“聽懂”人話[N];電腦報(bào);2008年
10 張彤;語音識(shí)別融入統(tǒng)一通信[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2008年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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4 孫f,
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