文献类型：期刊文章

作　　者：高家宝[1] 来羽[2]

机构地区：[1]河池学院现代教育技术中心,广西宜州546300 [2]中州大学开放教育学院,郑州450006

出　　处：《控制工程》

基　　金：广西教育厅科研基金(201010LX454)

年　　份：2016

卷　　号：23

期　　号：11

起止页码：1802-1807

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、核心刊

摘　　要：提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙跳搜索算法(PSFL)优化SVM参数的方法以提升噪声环境下的语音识别效率。PSFL改进蛙跳搜索算法的循环主体,能够在寻优过程中维持个体多样性和提高收敛速度。实验结果表明,PSFL具有更优的收敛速度和优化性能,混合SVM/HMM模型在干净和噪声环境均能够获得很好的语音识别效率。

关 键 词：语音识别  支持向量机  隐藏马尔可夫模型  小生境技术:共享机制  蛙跳搜索  

分 类 号：TP391]