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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.pdf

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类号 DC编号: 理学硕士学位论文 基于支持向量机的汉语语音 端点检测和声韵分离 硕士研究生蔡魁杰 指导教师沈继红教授 学科、专业应用数学 学位论文主审人邓廷权教授 哈尔滨工程大学 2ω7年6月 分类号一一一一一­ UDC编号 理学硕士学位论文 基于支持向量机的汉语语音 端点检测和声韵分离 硕士研究生:蔡魁杰 指导教师.沈继红教授 学位级别:应用数学硕士 学科、专业:应用数学 所在单位·哈尔滨工程大学 论文提交时间2007年6月 论文答辩时间:2007年6月 学位授予单位.哈尔滨工程大学 / Classifiedlndex: U.D.C: ADissertationfortheDegreeofM.Science EndpointDetectionandInitial/Final SegmentationofChineseSpeechßasedon SVM CandidateCaiKuijie SupervisorProf.ShenJihong AcademicDegreeAppliedforMathematics SpecialtyAppliedmathematics DateofSubmissionJune,2007 DateofExaminationJune,2007 UniversityHarbinEngineeringUniversity 2 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 r 本人郑重声明:本论文的所有工作，是在导师的指导 下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文 献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中己 注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已 经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个 人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到 本声明的法律结果由本人承担。 作者(签字):巫坠主 日期1AOì年j、月Jo日 , 、 、画 主 哈尔读工程大学硕士学位论文 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 关键技术一一端点检测和声韵母分离，取得了良好的效果。 支持向量机(suppo民vectorrnachine,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，本文提出了基于巳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阂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 设定阙值，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，不需预先人为设定阂值。 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。 关键词·支持向量机;端点检测，声韵母分离 是f 哈尔滨工程大学硕士学位论文 Abstract Thespeechrecognitionhasagreatapp1icatioI1-prosp巳ctinmanydomains 5uchastheindustry,themilitary,thetradeservice,thebankservice,themedical vservice,thedailylifeand5000.Usingthesupportvectormachinetheoryin solvingtwopivotaltechniquesinspeechrecognition,wegetafineeffectin endpointdetectionandinitialjfinalsegmentation. Supportvectormachine(SVM)isanewmethodindatamining，阻disanew 1001forsolvingmachineleamingproblemsinthevirtueofoptimizationmethods ItwasfirstproposedbyVapnikin1990s,andmadegreatprogressesintheory researchandalgorithmsapplicationr