首页print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))

print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))

时间: 2024-04-13 22:27:59 浏览: 241

论文研究 - 基于MFCC和HMM的阿拉伯语语音识别系统

语音识别使机器可以通过识别和理解过程将语音信号转换为文本。提取特征，预测最大可能性并生成输入语音信号的模型被认为是配置自动语音识别系统（ASR）的最重要步骤。本文利用MATLAB建立了一个自动阿拉伯语语音识别系统，并从19位阿拉伯语母语使用者中记录了24个阿拉伯语单词Consonant-Vowel Consonant-Vowel Consonant-Vowel（CVCVCV），每个说话者说出同一单词3次（共1368个单词））。为了测试该系统，通过将语音信号划分为约0.25秒的帧和0.10秒的偏移，提取了39个特征。在后端，通过将特征分成4到10之间的状态数来生成统计模型，每个状态具有8高斯分布。数据具有48 k采样率和32位深度，并以wave文件格式单独保存。该系统接受了语音丰富而均衡的阿拉伯语语音列表训练（10个发言人* 3次* 24个单词，总共720个单词），并使用另一个单词列表（24个词语* 9个发言人* 3次*，总共648个单词）进行了测试。使用不同说话者的相似单词，系统获得了非常好的单词识别准确度结果，为92.92％，单词错误率（WER）为7.08％。

这段代码包含了三个打印语句，用于输出线性回归模型的系数、均方误差以及确定系数。第一个打印语句输出了线性回归模型的系数，即模型中各特征对应的权重。第二个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE是评估回归模型预测性能的一种常用指标，它表示预测值与真实值之间的平均平方差。第三个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的确定系数（Coefficient of Determination，R²）。确定系数是用于评估回归模型拟合优度的指标，它表示模型对目标变量变异性的解释程度，取值范围在0到1之间，1表示完美预测。这些打印语句可以帮助我们了解线性回归模型的性能和特征对预测的影响程度。

阅读全文