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针对语音识别这种典型的多类分类问题，提取MFCC参数作为语音特征，采用支持向量机（SVM）作为识别算法，进行非特定人孤立词识别。在给出一种多类分类方法并分析该算法优缺点的基础上，对算法中的所有参数进行测试，选取最佳参数进行实验，识别率达到95%以上。为了满足语音识别系统对实时性和便携性的要求，将该算法在OMAP5912嵌入式系统开发平台上进行实现，与传统的语音识别系统相比，该系统易于使用，语音识别更为快速便捷，并且具有一定的通用性。
- Abstract:
- Speech recognition is a typical multi-class classification question. In this speaker independent isolated word speech recognition system. The MFCC parameters as speech feature parameters are extracted and Support Vector Machine recognition algorithm is established. It analyzes the performance of a classifier algorithm and compares it with current speech recognition method on a standard database of isolated speech. Testing different configurations for all the parameters and choosing the best ones in the experiment，the recognition accuracy is over than 95%. In order to meet the need of real-time and portable characteristics of the speech recognition system，it embeds MFCC and SVM in OMAP5912 embedded speech recognition system. This system makes the speech recognition more convenient，quickly and universal than traditional speaker-dependent isolated word speech recognition system
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