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加权改进的支持向量机在低信噪比语音识别中的应用中期报告.docx
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加权改进的支持向量机在低信噪比语音识别中的应用中期报告.docx
该【加权改进的支持向量机在低信噪比语音识别中的应用中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【加权改进的支持向量机在低信噪比语音识别中的应用中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。加权改进的支持向量机在低信噪比语音识别中的应用中期报告引言语音识别是一项重要的人机交互技术,其应用广泛,包括语音搜索、人机对话、语音识别、音频转写和自动语音识别等。然而,在低信噪比环境下进行语音识别仍然是一个具有挑战性的问题。在这种情况下,语音信号可能被强噪声干扰,导致识别精度下降。为了解决这个问题,我们提出了一种基于加权改进的支持向量机的低信噪比语音识别方法。方法我们的方法包括以下几个步骤::对输入的语音信号进行预处理,包括端点检测和非语音帧去除。:使用短时傅里叶变换将语音信号转换为频谱图,(Mel-frequencycepstralcoefficients)特征。:特征进行增强,以提高识别精度。:使用支持向量机训练分类器,对不同的语音信号进行分类。:使用分类器将输入的语音信号识别为对应的文本或命令。结果我们使用了一个低信噪比语音数据集来验证我们的方法。实验结果表明,与普通的支持向量机方法相比,我们的加权改进的支持向量机方法能够在低信噪比下获得更高的识别精度。参数设置和特征增强方法,系数和加权改进的滤波器增强方法。结论本文介绍了一种基于加权改进的支持向量机的低信噪比语音识别方法。实验结果表明,我们的方法能够在低信噪比环境下获得更高的识别精度。未来,我们将进一步改进我们的方法,以提高其稳健性和适用性。
加权改进的支持向量机在低信噪比语音识别中的应用中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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