支持向量机在非特定人孤立数字语音识别中的应用

"基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别 (2009年)"，这篇论文探讨了一种利用支持向量机(SVM)进行非特定人、不连续数字语音信号识别的方法，旨在提高识别速度和准确性，并与传统的隐马尔可夫模型(HMM)进行了对比。 支持向量机(Support Vector Machines)是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。在语音识别中，SVM通过构建一个能够区分不同语音类别的决策边界来工作。在训练阶段，SVM利用已知的语音样本（来自预建立的语音库）找到一个最优超平面，这个超平面能够最大程度地将不同数字的语音样本分开，形成支持向量。支持向量是距离超平面最近的样本点，它们对于确定决策边界至关重要。 论文中提到的特征提取方法是梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFFC)。MFFC是语音处理中常用的特征提取技术，它能够捕捉到人类听觉系统对声音频率感知的关键特性。在识别过程中，首先对被测语音信号应用MFFC算法，将其转换成一组代表语音特征的向量，然后使用经过训练的支持向量机进行分类识别。 端点检测是语音处理中的一个重要环节，用于确定语音信号的起始和结束点。论文提出了使用短时区域能量谱来实现这一功能。短时分析通过对语音信号进行小窗口滑动，计算每个窗口内的能量谱，通过分析能量谱的变化来判断语音段的边界。 论文对比了支持向量机算法与隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models, HMM)。HMM在语音识别领域广泛应用，但其计算复杂度较高，尤其是在非特定人和孤立词识别场景下。相比之下，SVM在识别速度和准确性上有优势，因为它不需要建模语音的动态变化，而是依赖于静态特征和优化的决策边界。 这篇论文贡献了一种基于SVM的非特定人孤立数字语音识别方法，该方法在训练和识别流程上进行了优化，特别是在特征提取和端点检测方面，从而提高了识别效率和精确度。通过实验证明，与HMM相比，SVM算法在处理非特定人的孤立数字语音时表现更优。