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针对混合核支持向量机(SVM)中的可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保参数最优的局限性,提出用粒子群和人工蜂群的并行混合优化(ABC-PSO)算法来优化混合核SVM参数,找出满足条件的最优参数组合.将该SVM模型应用到语音识别中,通过对三个不同语种的语音数据库的实验仿真,验证了混合算法优化SVM参数所得的优化SVM模型比PSO算法优化SVM所得的模型,具有良好的泛化能力和语音识别能力.