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文檔簡介
1、隨著基本科學理論的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)也隨之有了不斷的提高，有了很大的應(yīng)用空間。基于人工智能算法的語音識別技術(shù)逐漸成熟，識別系統(tǒng)的功能越來越強大，能實現(xiàn)人機交互、語音控制等。
支持向量機是一種基于統(tǒng)計學的識別算法，它克服了訓練集樣本數(shù)量少、線性不可分、維數(shù)災(zāi)難和局部最優(yōu)等問題，有較好的泛化能力和較高的分類能力，適用于語音識別系統(tǒng)。
支持向量機解決了數(shù)據(jù)樣本較少的這一問題，但是支持向量機的訓練過程中涉及到了大
2、量的矩陣運算和核矩陣的存儲問題，出現(xiàn)了訓練時間過長的現(xiàn)象。本文的研究目的就是縮短大數(shù)據(jù)量下支持向量機訓練時間。
本著這一目的本文從輸入語音識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)維數(shù)方面，采用主成分分析法對語音的美爾頻率倒譜系數(shù)做降維運算，并且通過主成分的特征值貢獻度這一參數(shù)保證語音識別系統(tǒng)的識別精度不下降，以期大幅降低了支持向量機訓練時間。另外，本文利用支持向量機中只有支持向量對訓練得到的模型中的決策函數(shù)有貢獻這一原理，從數(shù)據(jù)的選取和訓練方式的角
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