基于改进型SVM算法的语音情感识别

为有效提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种改进型的支持向量机(SVM)算法。该算法首先利用遗传算法对SVM参数惩罚因子和核函数中参数进行优化,然后用优化后的参数进行语音情感的建模与识别。在柏林数据集上进行7种和常用5种情感识别实验,取得了91.03%和96.59%的识别率,在汉语情感数据集上,取得了97.67%的识别率。实验结果表明该算法能够有效识别语音情感。     

基于APR-SVM的音频分类方法

音频分类在多媒体应用中十分广泛,主要有时域分析和频域分析方法.文中提出了一种基于自适应间距比(APR)算法和支持向量机(SVM)算法的音频分类方法,先用APR算法区分语音与非语音;对于非语音,再通过SVM进行音频分类. APR算法是比较PR参数和阈值来区分语音和非语音,它和信噪比密切相关;而将非语音分成四组:音乐,汽车,会议,雨声,提取特征因子.实验结果表明:文中设计的分类器的精度达到93.75%以上,能很好地把各类型音频分开.     

一种改进的含噪语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难,提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的SVM核函数参数[γ]和惩罚因子[C]。建立语音端点检测模型。在Matlab软件平台下进行仿真实验,结果表明在不同的噪声条件下,GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%,明显优于传统的双门限算法和普通的SVM算法。     

基于支持向量机的音频分类与分割

音频分类与分割是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频、视频检索和分析的基础。支持向量机(SVM)是一种有效的统计学习方法。本文提出了一种基于SVM的音频分类算法。将音频分为5类：静音、噪音、音乐、纯语音和带背景音的语音。在分类的基础上,采用3个平滑规则对分类结果进行平滑。分析了SVM分类嚣的分类性能,同时也评估了本文提出的新的音频特征在SVM分类嚣上的分类效果。实验结果显示,基于SVM的音频分类算法分类效果良好,平滑处理后的音频分割结果比较准确。     

基于SVM的语音情感识别算法

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法.该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别.在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Cl...     

基于DSP开发板的语音识别系统的研究

文章以SVM作为语音识别核心算法,以TMS320C6713DSK作为硬件平台,选择相应的语音识别算法,利用SVM和DSP各自的优势,设计了一款非特定人、小词汇量的连续实时语音识别系统;并在Matlab平台上进行了实验仿真,然后在TMS320C6713DSK开发板上进行论证;实际系统前端采用MFCC特征参数、并用遗传算法与矢量量化混合算法对其进行聚类得到优化码本,所采用种群数为80,码本长度为16,然后将所得码本作为SVM模式训练和识别算法的输入;结果表明,该系统在满足系统实时性的同时也提高了其正识率,具有一定的实用性。     

基于HMM与SVM的语音活动检测

工程机械强噪音环境下的噪声源较多,导致电话语音通话无法进行,且强噪声造成无效数据占用带宽。为此,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的语音活动检测算法。该算法将提取的美尔频率倒谱系数特征向量输入到HMM识别器中,并通过Viterbi算法得到N维最佳识别结果,将其转换为SVM特征向量输入到SVM分类器中进行分类判别,得到判决结果。实验结果表明,该算法在机械工作噪音的情况下,语音检测率较静态统计类算法平均提高9%,比小波支持向量机方法提高11%,在驾驶室噪音的情况下比小波SVM方法有较小幅度的提高,但其增长速度较快,且比传统的统计类算法提高9%。     

Gaussian核SVM在抗噪语音识别中的应用

为提高机器学习的推广能力,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,采用改进的MFCC语音特征参数,用Gaussian核支持向量机(SVM)作为语音识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个汉语孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统.通过实验,分析了Gaussian核参数y和误差惩罚参数C对SVM推广能力的影响.实验结果表明,当工作在不同信噪比情况下,使用最优参数的Gaussion核SVM的识别率比使用RBF神经网络有较大的提高,训练时间能大为缩减,鲁棒性也较好.     

基于共同向量的非常态语音说话人识别算法

针对预先给定参数求解共同向量所存在的不足,提出了一种基于共同向量的非常态语音说话人识别算法,首先,通过系统识别率自适应调整求解共同向量的参数;然后,将系统识别率最高的参数视为最优参数,为测试语音提取共同向量,并用SVM分类器进行非常态语音说话人分类。实验结果表明：该算法所提取的共同向量,对轻微感冒语音说话人识别率为85.4%,比对特征不进行处理的GMM算法、SVM和结合共同向量的GMM算法的识别率分别提高了16.9%、15.2%和3.2%。     

基于APR—SVM的音频分类方法

音频分类在多媒体应用中十分广泛,主要有时域分析和频域分析方法。文中提出了一种基于自适应间距比（APR）算法和支持向量机（svrd）算法的音频分类方法,先用APR算法区分语音与非语音;对于非语音,再通过SVM进行音频分类。APR算法是比较PR参数和阈值来区分语音和非语音,它和信噪比密切相关;而将非语音分成四组：音乐,汽车,会议,雨声,提取特征因子。实验结果表明：文中设计的分类器的精度达到93．75％以上,能很好地把各类型音频分开。     

独立成分分析和支持向量机混合方法在过程监控中的应用

为克服传统过程监控方法需假设过程特征信号服从多元正态分布的缺陷,本文提出了一种将独立成分分析(ICA)与支持向量机结合的故障诊断方法。通过建立独立成分模型确定相应的统计量界限,筛选出需进一步检测的故障数据,再由支持向量机进行故障识别。将该方法用于化工聚合反应的过程监控与故障诊断中,仿真结果表明,这种混合故障诊断方法通过适当地调节统计量控制界限,不仅能够正确识别故障,而且能够纠正由误检数据引起的误报,提高故障诊断的准确率。     

基于ICA和SVM的SAR图像特征提取与目标识别

提出一种利用独立分量分析和支持向量机的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。对图像小波分解后提取低频子带图像,对低频子带图像进行独立分量分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量分类完成目标识别。将该方法用于MSTAR数据中的3类目标识别,识别率最高可达96.92%。实验结果表明,该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。     

基于时频融合特征的3D空间手写识别

研究基于3D加速度传感器的空间手写识别技术,提出一种基于时频融合特征的分类识别方法。从加速度数据中提取短时能量 (STE)特征及低频分量,经快速傅里叶变换后提取频域特征WPD+FFT,将时域特征STE和频域特征WPD+FFT进行特征融合,利用主成分分析法对其降维,采用支持向量机进行分类识别。实验结果表明,该方法能提高空间手写识别系统的识别率。     

基于Log-Gabor统计采样的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法中二维Gabor滤波器及下采样方法的局限性,提出一种融合Log-Gabor的统计采样与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。该方法使用Log-Gabor滤波器替代传统的二维Gabor滤波器提取特征,运用给出的统计下采样方法代替传统的下采样方法来初步降维,并使用主成分分析法进一步降维和应用SVM进行识别。在基于ORL与FERET人脸库的实验结果表明,该方法具有较高识别率和较强鲁棒性。     

基于人工鱼群算法优化SVM的手部动作sEMG识别

为了提高人体手部运动模式识别的准确性,提出了一种基于人工鱼群算法优化支持向量机( SVM)的模式识别方法.该方法对采集的表面肌电信号( sEMG)去噪后提取小波系数最大值作为特征样本,将提取后的特征输入到SVM进行动作模式识别,同时采用人工鱼群算法优化SVM( AFSVM)的惩罚参数和核函数参数,避免参数选择的盲目性,提高模型的识别精度.通过对内翻、外翻、握拳、展拳四种动作仿真结果表明:该方法与传统的SVM方法相比具有更高的识别率.     

基于独立成分分析的分解向前SVM降维算法

提出一种基于大样本学习的分解向前支持向量机算法和一种新的基于独立成分分析的降维学习模型，其算法的复杂度比传统块算法和标准SVM低。利用不完备ICA思想，达到数据压缩而降维的目的。实验发现，由于降低了输入维数，简化了数据结构，从而减少了SVM识别的计算复杂度，当把向量维数从110维降低到5维时，平均识别率超过传统神经网络达到93%，因而从计算时间和识别效率二者的综合情况来考虑，ICA降维模型是一种理想的实际应用模型。     

基于ICA和SVM的局部人脸识别方法

ICA(Independent Component Analysis)方法使用数据的高阶统计信息抽取数据的独立分量特征.但由于人脸面部表情各异,使得这种方法并不稳定.因此提出一种基于局部人脸的ICA方法.首先对人脸进行局部分块,然后对各块进行ICA特征提出并各块合理权重,最后使用SVM(Support Vector Machine)方法对其进行分类.     

基于SVM信息融合的图像识别与并行实现

提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别,即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时,提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后,对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别,最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况,提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM融合算法方案,讨论并优化DSP实现算法的过程,通过实验的结果表明,提出的方案是有效的。     

基于独立成分分析和支持向量机的图像型火灾探测

图像型火灾探测具有非接触性、反应快等优点,可有效解决大空间火灾探测难题,是火灾探测新的研究方向,其核心问题是火焰和干扰物的分类识别。常用方法是提取火焰在图像上表现的单个或某几个特征信息作为识别依据,需要设置大量经验阈值,识别率常因特征选择不合适而受到影响。通过对火焰整体特性的研究,提出了基于独立成分分析和支持向量机的火焰探测方法。首先在RGB空间建立颜色模型对连续数帧火灾图像预处理,并进行频闪特性和模糊聚类分析提取疑似目标区域,根据独立成分分析线性变换一对一和可逆性估计出基函数描述火焰图像特征,最后用支持向量机模型实现火灾探测。实验结果表明,该方法提高了图像型火灾探测精度和速度,可适用于多种火灾探测场景。     

基于二维局部保留映射的小样本掌纹识别

小样本生物识别是现实应用中一个较难解决的问题,通过有限训练样本很难得到满意的识别结果。因此,提出了一种新的小样本掌纹识别方法,利用改进的二维局部保留映射（I2DLPP）提取特征,并用支持向量机（SVM）分类。改进的二维局部保留映射是通过同时在行和列方向上进行2DPCA和2DLPP的投影实现的,从而降低了计算复杂度与特征维数;并且构建最近邻图是以图像内部的列为节点,保留更多内部流形结构,改善了识别效果。SVM是针对小样本识别的非常有效的分类工具,将两者结合可以显著提高小样本掌纹识别精度。实验结果证明了该方法的有效性。