опорна векторна машина

Розпізнавання статі людини за голосом є складною проблемою в опрацюванні мовлення. Це завдання передбачає виділення значущих ознак із мовних сигналів, класифікацію їх на чоловічі чи жіночі категорії. У статті реалізовано інформаційну технологію розпізнавання статі. Спочатку записали зразки голосу як чоловічого, так і жіночого і визначили кепстральні коефіцієнти Mel-частоти (MFCC) як характеристики. Потім, пройшовши навчання, класифікатор опорних векторів (SVM) вивчав ці функції та оцінював їх ефективність, використовуючи показники точності, запам’ятовування та показників F1.

In this work, we propose a deep prediction diabetes system based on a new version of the support vector machine optimization model.  First, we determine three types of patients (noisy, cord, and interior) basing on specific parameters. Second, we equilibrate the clinical data sets by suppressing noisy and cord patients.  Third, we determine the support vectors by solving an optimization program with a reasonable size.