一种SVM多类分类算法用于抗噪语音识别

摘要：

为提高机器学习的推广能力,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,采用改进的MFOC语音特征参数,用支持向量机(SVM)作为语音识别系统的识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个汉语孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统.实验结果表明,SVM线性核函数和多项式核函数具有较好分类结果;当工作在不同信噪比情况下,SVM语音识别系统有较高的识别率,训练时间也能大为缩减,具有较的好鲁棒性.

关键词：支持向量机、核函数、多类分类算法、语音识别

所属期刊栏目：14

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安邮电学院中青年教师项目科研基金110-0417

在线出版日期：2009-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：100-102,135