基于糾錯輸出編碼與支持向量機的語音識別.pdf

1、隨著人們對人機交互的需求增多，語音識別成為研究的一個熱點，發(fā)展前景廣闊。支持向量機用于解決多類分類具有很多優(yōu)勢，是語音識別研究的一個重要工具。支持向量機的本質(zhì)是一個規(guī)劃尋優(yōu)問題，它可以找到全局最優(yōu)點，克服了傳統(tǒng)方法的不足。然而支持向量機主要是用來解決二元分類問題，如何將其應(yīng)用于多類分類，研究者們紛紛提出了一些算法：“一對一”方法、“一對余”方法、“有向無環(huán)圖”方法和“糾錯輸出編碼”算法等。
　　 本文主要研究了基于糾錯輸出編碼算

2、法與支持向量機結(jié)合的語音識別系統(tǒng)，主要內(nèi)容包括：⑴深入研究了糾錯輸出編碼算法。糾錯輸出編碼算法有自己的一些優(yōu)勢，可以對分類產(chǎn)生的誤差能在一定程度上進行修正，從而給出較正確的判別結(jié)果。⑵構(gòu)造了糾錯輸出編碼算法與支持向量機結(jié)合的語音識別系統(tǒng)，解碼器采用的基于指數(shù)損失解碼。應(yīng)用了多種編碼方式來進行語音識別實驗。⑶使用Hadamard糾錯輸出編碼，該算法比其他糾錯輸出編碼碼本識別性能更佳。但是當(dāng)多類類別數(shù)較大時，該算法會耗費較多的時間用來進行訓(xùn)