[发明专利]一种基于SVM-GMM模型的语音识别方法在审
| 申请号： | 201811584656.7 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109461457A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 祝玉军;刘波;方群;何昕;赵大东;刘毅杨;康龙龙;方银银 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学;赛尔网络有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/27 | 分类号： | G10L25/27;G10L25/51 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 黄耀钧 |
| 地址： | 241000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SVM‑GMM模型的语音识别方法，包括声音数据模块、GMM分类器模块、SVM分类器模块、投票模块和决策模块。本发明的有益效果是：本发明将高斯混合模型和支撑向量机模型结合起来建立SVM和GMM的混合模型，其混合模型的辨识度优异于独立的GMM模型及独立的SVM模型，采用GMM‑SVM多模型语音识别方法相较于与传统单个GMM及SVM分类器在辨识能力上有着大幅度的提升，使得识别性能更佳，有良好的经济效益和社会效益，适合推广使用。 | ||
| 搜索关键词： | 语音识别 混合模型 高斯混合模型 分类器模块 支撑向量机 决策模块 模型结合 声音数据 识别性能 投票模块 辨识度 辨识 | ||
【主权项】：
1.一种基于SVM‑GMM模型，其特征在于：包括声音数据模块(1)，所述声音数据模块(1)的输出端连接GMM分类器模块(2)和SVM分类器模块(3)的输入端，且所述GMM分类器模块(2)和SVM分类器模块(3)的输出端连接投票模块(4)的输入端；所述投票模块(4)的输出端连接决策模块(5)的输出端。
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