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Automatic Recognition of Speech Patterns of Numeric Digits Using Support Vector Machines: A New Approach

机译：支持向量机自动识别数字语音模式：一种新方法

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This paper proposes the implementation of a Support Vector Machine (SVM) for automatic recognition of numerical speech commands. Besides the pre-processing of the speech signal with mel-ceptral coefficients, is used to Discrete Cosine Transform (DCT) to generate a two-dimensional matrix used as input to SVM algorithm for generating the pattern of words to be recognized The Support Vector Machines represent a new approach to pattern classification. SVM is used to recognize speech patterns from the mean and variance of the speech signal input through the two-dimensional array aforementioned the algorithm trains and tests those data showing the best response. Finally it shows the experimental results in speech recognition applied to Brazilian Portuguese language process.
机译：本文提出了一种用于自动识别数字语音命令的支持向量机（SVM）的实现。除了对具有mel-ceptal系数的语音信号进行预处理外，还用于离散余弦变换（DCT）以生成二维矩阵，该矩阵用作SVM算法的输入，以生成待识别的单词模式。支持向量机代表了一种模式分类的新方法。 SVM用于根据通过上述二维数组输入的语音信号的均值和方差来识别语音模式，该算法训练并测试那些显示出最佳响应的数据。最后显示了语音识别在巴西葡萄牙语语言过程中的实验结果。

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