| 一种面向语音识别的抗噪SVM参数优化方法 |
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| 引用本文： | 白静,杨利红,张雪英. 一种面向语音识别的抗噪SVM参数优化方法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2013, 44(2) |
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| 作者姓名： | 白静 杨利红 张雪英 |
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| 作者单位： | 太原理工大学信息工程学院,山西太原,030024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，山西省科技攻关项目 |
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| 摘 要： | 为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机(SVM)模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法(PAFSA)优化SVM参数的方法.该算法对人工鱼群算法的循环主体进行改进,结合小生境技术的共享机制,在寻优的过程中维持样本个体的多样性,提高求解速度和解的精确性,并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较,证明其有效性;用PAFSA对SVM中的惩罚因子C及高斯核参数γ进行优化,并将优选的参数用于一个非特定人、孤立词、中等词汇量的语音识别系统中.实验结果表明:当工作在不同信噪比和不同词汇量下,基于PAFSA-SVM模型语音识别率与基本AFSA-SVM模型识别率以及传统的HMM模型识别率相比均有不同程度提高.
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| 关 键 词： | 支持向量机 语音识别 并行结构 人工鱼群算法 小生境技术 共享机制 |
An anti-noise SVM parameter optimization method for speech recognition |
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| BAI Jing , YANG Lihong , ZHANG Xueying. An anti-noise SVM parameter optimization method for speech recognition[J]. Journal of Central South University:Science and Technology, 2013, 44(2) |
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| Authors: | BAI Jing YANG Lihong ZHANG Xueying |
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