【摘 要】
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针对经特征提取后语音信号的特征参数的维数不同问题,文章提出了基于GDTW核+SVM算法的语音识别方法。这种方法先对语音信号进行特征提取,并通过GDTW核把特征矢量映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中应用支持矢量机的分类方法进行识别。实验证明,与DTW算法和神经网络方法相比,这种方法是可行的,能显著提高语音信号的识别率。
【机 构】
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西安通信学院,西安通信学院 陕西西安710106,陕西西安710106
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针对经特征提取后语音信号的特征参数的维数不同问题,文章提出了基于GDTW核+SVM算法的语音识别方法。这种方法先对语音信号进行特征提取,并通过GDTW核把特征矢量映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中应用支持矢量机的分类方法进行识别。实验证明,与DTW算法和神经网络方法相比,这种方法是可行的,能显著提高语音信号的识别率。
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