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Integrated search technique for parameter determination of SVM for speech recognition

Journal of Central South University 2016年第6期23卷 1390-1398页

作者： Teena Mittal R.K.Sharma Department of Electronics and Communication Engineering Thapar University Department of Computer Science and Engineering Thapar University

Support vector machine(SVM)has a good application prospect for speech recognition problems;still optimum parameter selection is a vital issue for *** improve the learning ability of SVM,a method for searching the optimal parameters based on integration of predator prey optimization(PPO)and hooke-jeeves method has been *** PPO technique,population consists of prey and predator *** prey particles search the optimum solution and predator always attacks the global best prey *** solution obtained by PPO is further improved by applying hooke-jeeves *** method is applied to recognize isolated words in a Hindi speech database and also to recognize words in a benchmark database TI-20 in clean and noisy environment.A recognition rate of 81.5%for Hindi database and 92.2%for TI-20 database has been achieved using proposed technique.

关键词： support vector machine (SVM) predator prey optimization speech recognition Mel-frequency cepstral coefficients wavelet packets hooke-jeeves method

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