在本文中，我们将语音识别算法应用于基于粒子群优化（PSO）和支持向量机（SVM）的Primi语言。 首先，我们使用傅立叶变换绘制每种Primi语言的语用。 然后，我们提取每个语音频谱的直方图均衡特征，以构建特征向量。 最后，我们使用SVM识别Primi语言孤立的单词并完成分类。 为了找到全局最优解，使用PSO对支持向量机中的惩罚参数和核函数参数进行优化。 基于最优参数的分类精度超过89.8％。