V支持向量機(jī)中參數(shù)的優(yōu)化及在語音識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、目前,機(jī)器在人們的生產(chǎn)與生活中扮演著重要的角色,因此改善人和機(jī)器之間的關(guān)系,使機(jī)器能夠更好的為人類服務(wù)變的越來越重要。支持向量機(jī)是一種機(jī)器分類機(jī),是機(jī)器學(xué)習(xí)的新算法。標(biāo)準(zhǔn)的SVM作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種常用方法,其參數(shù)的選則與機(jī)器的學(xué)習(xí)能力息息相關(guān)且影響頗大,但現(xiàn)有研究中對(duì)SⅧ參數(shù)的選擇仍無統(tǒng)一的方法。因此,對(duì)支持向量機(jī)中參數(shù)的選擇進(jìn)行研究具有很大的意義。
　　 支持向量機(jī)中核函數(shù)的類型、核參數(shù)的選取直接影響著基于支持向量機(jī)的語音識(shí)別

2、系統(tǒng)的識(shí)別效果。然而,到目前為止,支持向量機(jī)的核函數(shù)、核參數(shù)及懲罰因子的選擇還沒有科學(xué)的方法,它們的選擇只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、大量的反復(fù)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比等方法來進(jìn)行選擇,帶有很大的局限性。為了驗(yàn)證支持向量機(jī)在語音識(shí)別系統(tǒng)中的識(shí)別效果,本文分別構(gòu)建了基于線性核支持向量機(jī)、徑向基核支持向量機(jī)、三階多項(xiàng)式核支持向量機(jī)以及Sigmoid核支持向量機(jī)的非特定人孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng),并進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,前三種支持向量機(jī)應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng)中均取得

3、了比較好的識(shí)別效果,且訓(xùn)練時(shí)間較短;而Sigmoid核支持向量機(jī)應(yīng)用于語音識(shí)別系統(tǒng)中卻得到了不盡如人意的識(shí)別結(jié)果。因此,核函數(shù)的不同直接影響著支持向量機(jī)的分類性能,從而影響了語音識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別效果。
　　 為了研究在核函數(shù)確定的情況下,核參數(shù)的取值對(duì)支持向量機(jī)推廣性能的影響,以及避免標(biāo)準(zhǔn)C-SVM中參數(shù)難以選擇的問題,本文做了進(jìn)一步的研究,實(shí)現(xiàn)了在核函數(shù)類型確定的前提下,用粒子群優(yōu)化算法對(duì)v-SVM中參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并用基于優(yōu)選參