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            EEPW首頁(yè) > 消費(fèi)電子 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 支持向量機(jī)語(yǔ)音識(shí)別算法在OMAP5912上的移植

            支持向量機(jī)語(yǔ)音識(shí)別算法在OMAP5912上的移植

            作者: 時(shí)間:2010-08-19 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            2.4.4 拷貝根文件系統(tǒng)
            拷貝根文件系統(tǒng)到/data/rootfs2.6目錄下,這時(shí)就可以啟動(dòng)minicom,作為虛擬終端,可以通過(guò)它來(lái)操作開(kāi)發(fā)板。
            2.5 修改開(kāi)發(fā)板啟動(dòng)項(xiàng)
            bootargs參數(shù)設(shè)置Linux系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)掛載在NOR Flash上的JFFS2根文件系統(tǒng)。掛載宿主機(jī)上的網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng),則bootargs參數(shù)應(yīng)設(shè)置
            setenv bootargs=console=ttyS0,115200n8 noinitrd rw ip=192.168.0.158 root=/dev/nfs nfsroot=192.168.0.204:/data/rootfs2.6.nolock mem=62M
            #sayenv保存設(shè)置后重啟u-boot,之后將順利進(jìn)入到開(kāi)發(fā)板,調(diào)試應(yīng)用程序。

            3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
            基于VC++6.0編程實(shí)現(xiàn)一種多類分類SVMs,PC機(jī)環(huán)境為Ubuntu version 2.6.27,開(kāi)發(fā)板為Omap5912的ARM926ej-s,其環(huán)境為L(zhǎng)in-ux version 2.6.18;Boot Loader采用u-boot version 1.1.6;交叉編譯工具鏈arm-linux-gcc version3.4.1。
            采用16個(gè)人分別對(duì)50個(gè)詞的孤立詞發(fā)音,在不同信噪比下(15、20、25、30 dB和無(wú)噪音)得到的數(shù)據(jù)作為樣本,采用由MFCC特征提取得到的特征參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。信號(hào)采樣率為11.025 kHz,幀長(zhǎng)N=256點(diǎn),幀移M=128點(diǎn)。詞匯量分別為10、20、30、40和50個(gè)詞。訓(xùn)練樣本由9人每人對(duì)每詞在15、20、25、30 dB、無(wú)噪音下發(fā)音3次得到.測(cè)試樣本由另外7人在相應(yīng)SNR下對(duì)每詞發(fā)音3次得到。采用RBF核函數(shù)的SVM算法,采用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索法進(jìn)行核參數(shù)選擇并建立模型,對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類。核函數(shù)參數(shù)取最優(yōu)為(c,y)=(32.0,O.000 122 070 312 5)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表l所示,識(shí)別率均在95%以上。表1中同時(shí)列出同樣條件下使用HMM識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/166634.htm


            HMM模型是典型的識(shí)別模型,它是目前語(yǔ)音識(shí)別效果最好的少數(shù)幾種方法之一。在相同特征參數(shù)下將SVM與HMM模型進(jìn)行對(duì)比,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出:1)SVM比HMM模型具有更高的識(shí)別率;2)比較相同信噪比和詞匯量下的測(cè)試精度,可發(fā)現(xiàn)HMM模型的測(cè)試精度有明顯下降,而SVM的測(cè)試結(jié)果下降較少,說(shuō)明SVM比HMM模型具有更強(qiáng)推廣性。

            4 結(jié)束語(yǔ)
            提出一種基于SVM的0MAP5912非特定人嵌入式語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。在搭建的開(kāi)發(fā)環(huán)境下運(yùn)用SVM算法巾的“一對(duì)一”方法進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別,獲得良好結(jié)果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以得出,對(duì)中小詞匯量采用MFCC特征參數(shù),“一對(duì)一”SVM作為后端識(shí)別方法可以得到較好的識(shí)別結(jié)果,比傳統(tǒng)的HMM模型有明顯優(yōu)勢(shì)。同時(shí)SVM算法作為應(yīng)用程序集成到0MAP5912嵌入式系統(tǒng)里,存儲(chǔ)量需求小,能夠滿足實(shí)用要求。


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