基于支持向量機的漢語語音端點檢測和聲韻分離.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、語音識別在工業(yè)、軍事、商業(yè)、銀行、服務、醫(yī)療、日常生活等很多領域有著廣泛的應用前景。本文將支持向量機理論方法應用于語音識別中兩個關鍵技術--端點檢測和聲韻母分離，取得了良好的效果。 支持向量機(suppo vector machine，SVM)是數(shù)據挖掘中的一項新技術，是借助于最優(yōu)化方法解決機器學習問題的新工具。它最初于20世紀90年代由Vapnik提出，近年來在其理論研究和算法實現(xiàn)方面都取得了突破性的進展，開始成為克服“維數(shù)災

2、難”和“過學習”等傳統(tǒng)困難的有力手段。 對于支持向量機的端點檢測，本文提出了基于C-支持向量機的端點檢測技術，解決了傳統(tǒng)端點檢測方法中需要人為設定閾值的繁瑣和不準確性，并且可以用此方法提取語音識別研究中任意感興趣的特征語音段。 對于支持向量機的聲韻母分離，傳統(tǒng)聲韻母分離方法一般需要人為預先設定閾值，這需要大量的試驗分析和數(shù)據統(tǒng)計。本文提出了基于C-支持向量機的聲韻母分離技術，不需預先人為設定閾值。 本文研究了選用

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