相關向量機在語音識別中的應用研究.pdf

1、中北大學學位論文圖書分類號圖書分類號TN912密級密級非密UDCUDC______________________________________________________________________________________________________________________________碩士學位論文相關向量機在語音識別中的應用研究相關向量機在語音識別中的應用研究沈泉波沈泉波指導教師（姓名、職稱）指導教師

2、（姓名、職稱）韓慧蓮韓慧蓮教授教授申請學位級別申請學位級別工學碩士工學碩士專業(yè)名稱專業(yè)名稱信號與信息處理信號與信息處理論文提交日期論文提交日期________________年____________月____________日論文答辯日期論文答辯日期________________年____________月____________日學位授予日期學位授予日期________________年____________月_________

3、___日論文評閱人論文評閱人________________________________________________________________________________________________答辯委員會主席答辯委員會主席______________________________________________年月日原創(chuàng)性聲明中北大學學位論文相關向量機在語音識別中的應用研究摘要語音識別是人機交互的基礎，是現(xiàn)代

4、社會朝著智能化方向發(fā)展的關鍵技術之一，具有重要的理論研究價值和廣泛的應用前景。雖然國內外學者在這方面做了大量的研究工作，但在實用方面的難度仍然比較大，還是有很多問題需要進一步研究。相關向量機是一種基于稀疏貝葉斯模型的機器學習算法，對高維數(shù)、非線性的小樣本問題具有很好的分類能力和泛化能力。與支持向量機相比，相關向量機的核函數(shù)可以不滿足Mercer條件，模型更稀疏，而且還可以得到概率型輸出。本文主要研究了相關向量機算法，并將相關向量機應用到

5、了語音識別當中。本文首先詳細地介紹了語音識別的基本原理，按照語音識別系統(tǒng)的組成結構分析了每一個部分。然后對相關向量機的理論進行了研究，介紹了相關向量機的回歸和分類過程。通過實驗仿真分析，對相關向量機和支持向量機的分類能力進行了比較，實驗表明相關向量機比支持向量機更稀疏，測試速度更快。接著，研究了不同核函數(shù)參數(shù)對相關向量機分類能力的影響。論文最后在MATLAB平臺上進行了仿真實驗，主要實現(xiàn)了預處理、端點檢測和特征參數(shù)提取，然后利用一對多的