支持向量机在语音识别中的应用研究
【摘要】:支持向量机(Suppon Vector Machine)是一类有着坚实理论基础、针对有限学习样本而提出的学习机器。本文研究了SVM应用于语音识别的方法,构建了基于SVM的非特定人汉语数字语音识别系统,系统平均识别率达到99.33%,优于基于传统隐马尔可夫(Hidden Markov Model)构建的基线系统性能(97.08%),特别在小样本学习环境下更具优势。论文通过实验分析得到了系列结论,说明了SVM在语音识别领域有着很强的应用潜力,并提出了进一步的改进方向。
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