多類分類支持向量機(jī)在嵌入式語音識別系統(tǒng)中的研究.pdf

1、語音識別作為一門交叉學(xué)科，在人類智能化和信息化的道路上有著不可忽視的作用。近些年，嵌入式已經(jīng)成為了信息領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在嵌入式系統(tǒng)中應(yīng)用語音識別技術(shù)成為了語音識別發(fā)展的新方向。
　　 語音識別技術(shù)的關(guān)鍵是解決多類分類問題，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法因?yàn)槠湓诮鉀Q分類問題上面的獨(dú)特優(yōu)勢，已經(jīng)成為了語音識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。支持向量機(jī)方法來源于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，克服了傳統(tǒng)語音識別方法(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾科夫模型)的不足，在有限樣本多

2、類分類問題中得到了廣泛的應(yīng)用。支持向量機(jī)方法本來是解決二分類問題的，研究者在其基礎(chǔ)上推廣出了多種多類分類的方法，一對余組合分類法、一對一組合分類法、決策有向無環(huán)圖組合分類法、糾錯輸出編碼多類分類、超球多類分類等方法。
　　 本文采用DM6446開發(fā)板作為嵌入式語音開發(fā)平臺，其軟硬件性能完全能滿足語音識別技術(shù)的嵌入式開發(fā)。針對決策有向無環(huán)圖支持向量機(jī)算法和糾錯輸出編碼支持向量機(jī)算法，搭建嵌入式交叉編譯平臺。在搭建好的平臺上，將兩種

3、支持向量機(jī)算法移植到DM6AA6開發(fā)板。兩種多類分類支持向量機(jī)算法分別經(jīng)過兩種不同的語音庫進(jìn)行語音識別實(shí)驗(yàn)，均得到了較高的識別率。但由于嵌入式系統(tǒng)自己的局限性，算法所需的訓(xùn)練時間較長，通過樣本預(yù)選取算法處理訓(xùn)練樣本后再進(jìn)行語音識別實(shí)驗(yàn)，在保證良好識別率的情況下，極大地縮短了訓(xùn)練所需時間，達(dá)到了預(yù)期的效果。
　　 基于Java語言的超球支持向量機(jī)算法是多類分類方法的一個新思路。在Java程序設(shè)計(jì)中，Java虛擬機(jī)處于核心地位，正是