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針對(duì)語(yǔ)音識(shí)別這種典型的多類分類問(wèn)題，提取MFCC參數(shù)作為語(yǔ)音特征，采用支持向量機(jī)（SVM）作為識(shí)別算法，進(jìn)行非特定人孤立詞識(shí)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(duì)算法中的所有參數(shù)進(jìn)行測(cè)試，選取最佳參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，識(shí)別率達(dá)到95%以上。為了滿足語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)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(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)易于使用，語(yǔ)音識(shí)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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