基于支持向量机的汉语语音端点检测和声韵分离

【摘要】： 语音识别在工业、军事、商业、银行、服务、医疗、日常生活等很多领域有着广泛的应用前景。本文将支持向量机理论方法应用于语音识别中两个关键技术——端点检测和声韵母分离，取得了良好的效果。支持向量机(support vector machine，SVM)是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它最初于20世纪90年代由Vapnik提出，近年来在其理论研究和算法实现方面都取得了突破性的进展，开始成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段。对于支持向量机的端点检测，本文提出了基于C-支持向量机的端点检测技术，解决了传统端点检测方法中需要人为设定阈值的繁琐和不准确性，并且可以用此方法提取语音识别研究中任意感兴趣的特征语音段。对于支持向量机的声韵母分离，传统声韵母分离方法一般需要人为预先设定阈值，这需要大量的试验分析和数据统计。本文提出了基于C-支持向量机的声韵母分离技术，不需预先人为设定阈值。本文研究了选用不同输入特征和不同惩罚参数情况下的支持向量机的分类能力，并且针对训练样本极其贫乏情况下的输出判断向量采取“侵蚀”的后期处理方法，提高了分类准确度。

【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP391.42

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	【引证文献】
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前4条

1	张翠改;基于谱熵的语音端点检测算法的研究[D];河北大学;2010年
2	赵丽霞;噪声环境下基于特征的语音端点检测研究[D];湖南大学;2010年
3	赵明明;语音识别系统中特征提取和声学建模的研究[D];重庆师范大学;2012年
4	虎大力;噪声环境下语音信号端点检测的方法研究[D];西华大学;2012年

	【参考文献】
	【参考文献】

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前3条

1	陈丽霞;基于声韵母基元的汉语语音识别系统[D];南京理工大学;2005年
2	张徽强;带噪语音信号的端点检测和声韵分离[D];国防科学技术大学;2005年
3	赵高峰;基于小波分析的语音端点检测算法研究[D];太原理工大学;2006年

	【共引文献】
	【共引文献】

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前10条

1	曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2	王萍;语音情感识别研究[D];山东科技大学;2010年
3	田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
4	徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
5	孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
6	朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7	楼侃;基于DSP的语音信号环境噪声降噪处理技术的研究[D];长春理工大学;2010年
8	姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
9	李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
10	李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年

	【同被引文献】
	【同被引文献】

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前10条

1	杨娜;基于决策树算法的供应商评估研究[D];中南民族大学;2010年
2	夏敏磊;语音端点检测技术研究[D];浙江大学;2005年
3	姚屏;基于DSP的语音检测与神经网络自适应滤波研究[D];中南大学;2005年
4	杨小玲;基于DSP的实时语音检测系统的研究[D];华中师范大学;2006年
5	樊殊昱;LMS算法的改进研究及其在语音增强方面的应用和性能评估[D];电子科技大学;2007年
6	乔峰;基于信息熵和神经网络的语音端点检测算法研究[D];太原理工大学;2007年
7	韩韬;基于强背景噪声下的语音端点检测算法及实现[D];湖南大学;2007年
8	张振红;基于分形维数的语音端点检测算法研究[D];太原理工大学;2008年
9	董胡;强噪声环境下语音信号端点检测方法研究[D];湖南师范大学;2008年
10	冯硕;自适应的语音端点检测技术研究[D];北京邮电大学;2008年

	【二级引证文献】
	【二级引证文献】

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前4条

1	王莉莉;基于语音生成和获取中声音分类学习的神经模型研究[D];南京邮电大学;2012年
2	张涛;基于FPGA的小波提升算法语音去噪系统的设计与实现[D];广西师范大学;2012年
3	虎大力;噪声环境下语音信号端点检测的方法研究[D];西华大学;2012年
4	韩雅欢;基于Constant Q变换的音符起始点检测算法研究[D];南京邮电大学;2013年

	【相似文献】
	【相似文献】

中国期刊全文数据库

前10条

1	李攀;杨玮龙;厉剑;;基于DTW/SVM的语音识别系统在DSP中的实现[J];电声技术;2006年09期
2	蔡群;陆松年;杨树堂;;基于音视特征的视频内容检测方法[J];计算机工程;2007年22期
3	王波;吴小培;;基于EOG的扫视角度识别与分类研究[J];电子测量技术;2010年08期
4	田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
5	张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
6	阎辉,张学工,李衍达;支持向量机与最小二乘法的关系研究[J];清华大学学报(自然科学版);2001年09期
7	陈四根;基于熵函数的语音端点检测方法[J];声学与电子工程;2001年01期
8	朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
9	侯风雷,王炳锡;基于支持向量机的说话人辨认研究[J];通信学报;2002年06期
10	马永军,方凯,刘暾东,方廷健;基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别[J];信息与控制;2002年05期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2010）暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
2	蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
3	黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4	谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5	涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6	杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7	师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集（上册）[C];2004年
8	张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9	许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10	荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年

中国重要报纸全文数据库

前10条

1	课题主持人李心丹　课题协调人上海证券交易所施东晖傅浩课题研究员宋素荣查晓磊宾红辉张许宏郭静静黄隽南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2	李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3	清华大学苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4	YMG记者李仁　通讯员曲华明孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5	上海大学理学院教授、副院长陆文聪;酷爱化学孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6	;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7	周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8	记者耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
9	记者张云普通讯员全攀峰安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
10	本报记者冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
2	刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3	栾锋;支持向量机（SVM）和径向基神经网络（RBFNN）方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
4	孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学（河北）;2007年
5	常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6	朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
7	田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
8	燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
9	任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
10	杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学（河北）;2007年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	蔡魁杰;基于支持向量机的汉语语音端点检测和声韵分离[D];哈尔滨工程大学;2007年
2	刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
3	杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4	童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
5	聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
6	鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
7	韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
8	冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
9	朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
10	王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年

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