1、語音識別是語音信號處理的一個重要方面，是人機交互技術的基礎，有著廣闊的應用前景。因此，對語音識別進行研究具有重要的理論價值和實際意義。
　　 本文首先系統(tǒng)地介紹了語音識別的基本原理，分析了目前主要的語音識別方法的局限性和不足，概述了本文研究的基礎——統(tǒng)計學習理論和支持向量機方法，分析了支持向量機在語音識別技術中的應用前景。為了驗證支持向量機在語音識別系統(tǒng)中的識別效果，本文分別構建了基于線性核支持向量機、徑向基核支持向量機、三階多

2、項式核支持向量機以及Sigmoid核支持向量機的非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)，并進行了大量的仿真實驗。實驗結果表明，前三種支持向量機應用于語音識別系統(tǒng)中均取得了優(yōu)于隱馬爾可夫模型的識別結果，并且支持向量機的運行速度也優(yōu)于隱馬爾可夫模型；而Sigmoid核支持向量機應用于語音識別系統(tǒng)中卻得到了不盡如人意的識別結果。因此，核函數的不同直接影響著支持向量機的分類性能，從而影響了語音識別系統(tǒng)的識別效果。
　　 其次，為了研究在核函數相同的

3、情況下，核參數和懲罰因子的不同取值對支持向量機推廣性能的影響，本文構建了基于徑向基核函數支持向量機的非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)。在實驗中，分別取了核參數和懲罰因子的三組不同的值進行了語音識別實驗。實驗結果表明，核參數和懲罰因子的不同取值也會影響支持向量機的推廣性能，從而影響語音識別系統(tǒng)的識別效果。
　　 核函數的類型、核參數以及懲罰因子的選取直接影響著支持向量機語音識別系統(tǒng)的識別效果。然而，到目前為止，支持向量機的核函數、核參數