一种基于MFCC和SVM的语音识别方法

• 作者: 李玲俐
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: Mel频率倒谱系数 支持向量机 语音识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 图形学与辅助设计
• 页码范围: 153-154
• 分类号: TP399
• 字数: 2084字
• 语种: 中文

摘要

提出了以Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)作为特征提取技术,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器的语音识别方法,实验结果表明,对于容易混淆的英文单词,该方法语音识别准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玲俐	广东司法警官职业学院信息管理系	24	194	5.0	13.0