【摘 要】
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针对语音信号的原始波形不能直接用于识别的问题,提出利用Relief算法对语音信号进行特征提取,在降低输入特征维数的同时,保留原有信号的特征。再利用结构风险最小化的支持向
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆大学自动化学院
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针对语音信号的原始波形不能直接用于识别的问题,提出利用Relief算法对语音信号进行特征提取,在降低输入特征维数的同时,保留原有信号的特征。再利用结构风险最小化的支持向量分类器进行语音信号的识别。最后通过实例分析,对民歌、古筝2种不同音乐进行特征提取后,从原有的24维特征降为19维,分类器的正确率达到95.6%,而且算法的运行时间明显缩短。仿真结果表明该方法在语音信号特征选择,提高算法运行速度方面有明显效果。
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