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支持向量机语音识别算法在DM6446上的实现
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2012.1.1
  • 页码:67-69
  • 分类:TN912[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]太原理工大学信息工程学院,太原030024, [2]太原理工大学数学学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61072087).
  • 相关项目:面向语音识别的抗噪支持向量机优化算法
中文摘要:

针对语音识别系统对实时性和便携性的要求,提出一种基于MFCC/SVM在DM6446嵌入式系统开发平台上的实现方法,实现了一个面向非特定人的语音识别系统,将有向无环图多类分类支持向量机算法移植到该平台。并在该平台用DAG方法对非特定人孤立词和连接词进行语音识别,比隐马尔可夫模型有明显优势。通过样本预选取算法对训练样本进行预选取处理,并且应用到嵌入式语音识别系统中,大大降低了训练时间和测试时间。

英文摘要:

In order to meet the need of real-time and portable characteristics of the speech recognition system, this paper proposes a method for speaker-independent word speech recognition system which combines MFCC with SVM on DM6446 embedded speech recognition system, and transplants multiclass classification support vector machines of DAG methods on this system. Using DAG methods in speaker-independent isolated word and connected word speech recognition system, the results are better than hidden Markov models. Pre-selecting the training sample through pre-selection algorithm in embedded speech recognition system, the results greatly reduce training time and testing time.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887