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针对大规模数据集下支持向量机（SVM）训练耗时长的缺陷，以及支持向量机中核函数维数过高，采用了主成分分析法对语音特征降维，减少了核函数的阶数，降低计算复杂度，进而缩短训练模型所用时间。实验证明，该方法不仅能够缩短训练时间，而且能通过控制贡献度来保持识别率不下降。
基于PCA-MFCC支持向量机快速语音识别
【摘 要】
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针对大规模数据集下支持向量机（SVM）训练耗时长的缺陷，以及支持向量机中核函数维数过高，采用了主成分分析法对语音特征降维，减少了核函数的阶数，降低计算复杂度，进而缩短训练模型所
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,太原理工大学数学学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2013年4期
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