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基于支持向量机的抗噪语音识别
基于支持向量机的抗噪语音识别
原文服务方：
太原理工大学学报
摘要：
阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法.实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统.通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较.
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研究主题发展历程
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核函数
多类分类算法
语音识别
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
太原理工大学学报
主办单位：
太原理工大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1007-9432
CN：
14-1220/N
开本：
大16开
出版地：
太原市迎泽西大街79号3337信箱
邮发代号：
创刊时间：
1957-01-01
语种：
汉语
出版文献量（篇）
4103
总下载数（次）
0
总被引数（次）
28999
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