基于Logistic核函数的支持向量机在语音识别中的应用

摘要：

核函数是支持向量机的核心,直接决定着支持向量机的性能.如何选择适用于语音识别问题的核函数,目前并没有理论依据.为了提高支持向量机在语音识别问题中的学习能力和泛化能力,该文提出了一种Logistic核函数,并给出了Logistic函数是Mercer核的理论证明.通过双螺旋、语音识别问题的实验,表明Logistic核函数是有效的,是优于线性、多项式、径向基、指数径向基的核函数,尤其是在语音识别的实验中,Logistic核函数具有更好的识别性能.

关键词： 语音识别 支持向量机 Logistic核函数 识别性能

作者: 刘晓峰 张雪英 Zizhong John Wang

作者单位: 太原理工大学数学学院,太原 030024 太原理工大学信息工程学院,太原 030024 Department of Mathematics and Computer Science,Virginia Wesleyan College, Norfolk, Virginia, USA,235

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会电路与系统学会第二十五届年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 1-11

在线出版日期: 2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）