一种抗噪的SVM分类器的音频特征选择方法

摘要

发明涉及一种抗噪的SVM分类器的音频特征选择方法，属于音频信号处理技术领域。本发明具体为S1：利用PAFSA产生初始种群。S2：生成初始SVM参数。S3：送入SVM进行训练和测试。S4：计算个体适应值。S5：进行迭代寻优。S6：调整个体适应值。S7：若满足则输出结果，若不满足，则进入S3进行循环。通过上述步骤，可以过滤掉环境中的噪音，提高了SVM分类器的识别率，提高了语音识别的精度。本发明在寻优的过程中维持样本个体的多样性，提高求解速度和解的精确性，并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较。