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針對語音識別這種典型的多類分類問題，提取MFCC參數(shù)作為語音特征，采用支持向量機(jī)（SVM）作為識別算法，進(jìn)行非特定人孤立詞識別。在給出一種多類分類方法并分析該算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對算法中的所有參數(shù)進(jìn)行測試，選取最佳參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，識別率達(dá)到95%以上。為了滿足語音識別系統(tǒng)對實(shí)時(shí)性和便攜性的要求，將該算法在OMAP5912嵌入式系統(tǒng)開發(fā)平臺上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的語音識別系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)易于使用，語音識別更為快速便捷，并且具有一定的通用性。
- Abstract:
- ?Speech recognition is a typical multi-class classification question. In this speaker independent isolated word speech recognition system. The MFCC parameters as speech feature parameters are extracted and Support Vector Machine recognition algorithm is established. It analyzes the performance of a classifier algorithm and compares it with current speech recognition method on a standard database of isolated speech. Testing different configurations for all the parameters and choosing the best ones in the experiment，the recognition accuracy is over than 95%. In order to meet the need of real-time and portable characteristics of the speech recognition system，it embeds MFCC and SVM in OMAP5912 embedded speech recognition system. This system makes the speech recognition more convenient，quickly and universal than traditional speaker-dependent isolated word speech recognition system
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