基于随机森林算法的语音特征智能辨识

• 作者: 肖磊
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 语音识别 数据预处理 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 1944字
• 语种: 中文

摘要

随着人工智能时代的到来,研究人员致力于实现人机的语言交流,而能让机器根据语音特征正确地进行识别是至关重要的研究内容.基于随机森林(RF)算法实现语音特征信号的智能分类.首先,选择MATLAB计算软件建立RF模型.其次,可视化四种不同语音信号的特征信息,对四种不同的语音信号进行了预处理操作,消除了量纲及量级对分类效果的影响.最后,研究不同RF颗数对分类性能的影响,对预处理后的数据进行算法的智能辨识,可视化分类结果.结果表明,当RF颗数为80颗时分类准确率最优为94.6％.说明基于RF的人工智能技术可以提供一个方法来实现语音信号的智能辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖磊	海南师范大学信息科学技术学院	4	0	0.0	0.0