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《哈尔滨工程大学》 2007年
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基于支持向量机的汉语语音端点检测和声韵分离

蔡魁杰  
【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】
中国硕士学位论文全文数据库 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】
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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
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【共引文献】
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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
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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】
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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】
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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
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