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支持向量机优化及在语音文档检索中应用
一、引言
随着现代科技的发展，信息的获取已经变得越来越容易、快捷、高效。人们不再在海量的文献中寻找想要的信息，而是通过计算机来进行快速而精准的检索。语音文档检索是信息检索的一种方法，它利用语音识别技术将语音转化为文本，然后通过文本匹配来检索相关文档。支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它的广泛应用使得我们可以在分类问题中使用SVM来解决分类问题的求解。
本文将从优化SVM算法开始，介绍SVM的优化过程，然后介绍如何在语音文档检索中使用SVM来提高文档检索效率。
二、支持向量机的优化
1.斯拉克变量
在SVM模型论中有两个假设，即函数间隔大于等于1和训练样本集线性可分。然而，在现实中，我们所遇到的数据通常既不是线性可分的，也不是函数间隔大于等于1的。因此，我们需要寻找一种更为灵活和高效的方法来解决这个问题。斯拉克变量便是解决该问题的一种方法，它将函数间隔小于1的样本点惩罚，使其误分类的代价变得更高。
有两种类型的斯拉克变量，分别为ξi和ξi^*，其中ξi叫作i号样本分错的松弛变量，ξi^*叫作i号样本分对的松弛变量。斯拉克变量大致形成以下不等式：
y(wx+b)>=1-ξi,ifanexampleiscorrectlyclassified
y(wx+b)<=-1+ξi,ifanexampleisclassifiedincorrectly
0<=ξi<=1
但是如果标签是错误的，ξ变量的值将参数ξi^*来代替，以显示这个样本已经正确地分类。
2.多项式核函数
多项式核函数是SVM模型中最常用的非线性核函数之一，它将原始数据点映射到高维空间中，使在原始空间中线性不可分的数据点可以在高维空间中进行线性分离。多项式核函数大致形如：
K(x,y)=(x⋅y+1)d
d是核函数的阶数，它是一个非负整数。当阶数为1时，多项式核函数最多相当于使用线性函数，当阶数为2时，多项式核函数相当于使用二次函数，依此类推。
3.SVM的核函数
在SVM算法中，选择合适的核函数对算法的准确性和效率有着极大的影响。核函数是将输入映射到高维空间的一种方式，并且运用SVM算法时会影响到分类的情况。目前，SVM的核函数主要有以下四种：
线性核函数：K(x,y)=x·y
高斯核函数：K(x,y)=exp(-||x-y||^2/2σ^2)
多项式核函数：K(x,y)=(x⋅y+1)^d
拉普拉斯核函数：K(x,y)=exp(-||x-y||/σ)
4.序列最小优化算法
序列最小优化算法(SMO)是优化SVM算法的一种优化算法，其思想是将大问题分解为两个规模小的子问题，然后分别解决这些子问题。
首先，SMO算法选择两个变量x1和x2，并试图最大化函数g(x)在x1和x2之间的值。根据KKT条件，我们可以对x1和x2之间的限制进行处理，使用SMO算法解决积极问题，然后使用刚刚学到的一些东西以及之前处理过的x来处理消极问题。
5.软间隔SVM
只有一个点误分类时，就无法分离线性可分数据。为了解决这个问题，引入了一个概念：软间隔SVM。软间隔SVM与硬间隔SVM不同，它将函数间隔小于1的样本点惩罚，使其误分类的代价变得更高。对于有噪声的数据集，软间隔SVM是更合适的方法。
三、SVM在语音文档检索中的应用
语音文档检索是一种利用语音转化为文本，然后进行文本匹配，最终检索相关文档的方法。在语音文档检索中，SVM可以通过机器学习的方法来匹配不同的文档，以加快检索的效率。
1.预处理
在语音文档检索中，首先需要进行语音转化为文本的工作。这是通过语音识别算法完成的，包括声学特征提取和文本生成两个过程。我们可以使用GoogleCloudSpeechAPI、MicrosoftSpeechAPI或讯飞等语音转化软件进行这个过程。在处理之前，需要先将数据进行预处理，包括去噪、归一化和语音分割等。
2.文本特征提取
在提取文本特征时，需要使用NLP技术处理文本，将其转化为一组数字特征向量。这可以包括分词、停用词过滤、词干提取和词频计算等步骤。完成文本特征提取后，可以将这些特征向量作为SVM模型的输入。
3.模型训练
在SVM分类中，每个文档应该分配一个标签，例如正标签或负标签。正标签表示与文档匹配的语音，负标签表示与文档不匹配的语音。SVM分类器通过学习每个训练文档的特征特征向量，以确定正标签和负标签的边界位置。
使用SMO算法在SVM分类器中进行优化，可以显著提高训练时间和模型精度。在训练完成后，分类器可以将其保存为模型文件，以便在以后进行分类时进行再利用。
4.文档检索
当我们使用SVM分类器进行文档检索时，需要使用转化为文本的语音的特征向量来作为输入，以便分类器可以测定输入的语音是否与文档匹配。
因为SVM分类器已经学习了正标签和负