【摘 要】
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提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息
【机 构】
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河池学院现代教育技术中心,中州大学开放教育学院,
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提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙跳搜索算法(PSFL)优化SVM参数的方法以提升噪声环境下的语音识别效率。PSFL改进蛙跳搜索算法的循环主体,能够在寻优过程中维持个体多样性和提高收敛速度。实验结果表明,PSFL具有更优的收敛速度和优化性能,混合SVM/HMM模型在干净和噪声环境均能够获得很好的语音识别效率。
A new hybrid HMM / SVM model based on hidden Markov (HMM) and support vector machine (SVM) is proposed. The model uses HMM to complete the speech time series modeling, calculates the information output probability, inputs SVM to learn, and outputs the voice classification information to complete the recognition decision. Based on this model, a parallel algorithm based on frog search algorithm (PSFL) is proposed to optimize the SVM parameters to improve the speech recognition efficiency in noisy environments. PSFL improves the main body of leapfrog search algorithm, which can maintain the individual diversity and improve the convergence speed in the optimization process. The experimental results show that the PSFL has better convergence speed and better performance. The hybrid SVM / HMM model can obtain good speech recognition efficiency in both clean and noisy environments.
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