一种结合局部线性嵌入与支持向量机的语音识别方法

• 作 者: 田祥宏
• 机 构: 金陵科技学院计算机工程学院
• 出 处: 电视技术
• 发表日期: 2019年2期
• 关键词: 流形学习 局部线性嵌入 支持向量机 语音识别 降维算法 Manifold learning Locally Linear Embedding Support V

语音识别是模式识别领域的重要应用之一。本文提出一种结合局部线性嵌入SLLE(supervised Locally Linear Embedding)与支持向量机support vector machine (SVM)的新型语音识别方法SVM-SLLE算法。SVM-SLLE参考了带监督的局部线性嵌入降维算法SLLE的优点,采用改进的非线性监督距离公式,运用一个常数参数因子α来控制不同类的数据点的距离;通过支持向量机的方式计算最优的局部重构的权重向量w*,使得SVM-SLLE具有最优的归纳学习能力。使用标准的