基于遗传算法数据降维的汉语数字语音识别

• 作者: 孙小琪 镇丽华 高文曦
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 汉语数字语音识别 遗传算法 PCA SVM
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 字数: 3183字
• 语种: 中文

摘要

针对语音信号特征参数LPCC和MFCC相结合后数据维数过高,导致识别器性能下降的问题,提出采用遗传算法对初始特征参数进行降维,来提高识别性能.首先提取语音信号的LPCC和MFCC,然后采用遗传算法对其进行特征降维,最后将得到的低维数据送入支持向量机进行识别.仿真实验结果表明,采用遗传算法进行特征降维与传统的PCA降维相比,识别率提高了12.2％,和初始特征相比识别率降低了1.23％,但是识别时间提高了4.5倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙小琪	南通大学教育科学学院	6	17	3.0	4.0
2	高文曦	南通大学商学院	2	9	2.0	2.0
3	镇丽华	南通大学管理学院	3	26	3.0	3.0