基于粒子对协同优化的说话人辨认

作     者：薛丽萍 尹俊勋 周家锐 纪震 XUE Li-ping;YIN Jun-xun;ZHOU Jia-rui;JI Zhen

作者机构：华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 深圳大学信息工程学院广东深圳518060 

基　　金：国家自然科学基金(No.60572100) 深圳大学科研启动基金(No.200637) 深圳市科技计划(No.200706) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2009年第37卷第1期

页      码：207-211页

摘      要：本文提出了一种新的说话人码本的优化设计方法—粒子对协同优化算法,应用于矢量量化的说话人辨认.此算法利用两个初始粒子对分别在每次迭代中执行粒子群优化算法的速度、位置更新和标准LBG算法实现并行搜索最优码本,粒子对由两个粒子构成,每隔一定的迭代次数通过交换粒子实现粒子对间的信息交流,最后分别选出两个较优粒子组成精英粒子对进一步搜索.此算法避免传统LBG算法陷入局部最优的缺点.实验结果表明,本算法始终稳定地取得显著优于LBG、FCM、FRLVQ-FVQ、FEP和PSO算法的说话人辨认性能,较好地解决了初始码本影响优化结果的问题,且在计算时间和收敛速度方面有优势.

主 题 词：说话人辨认 矢量量化 与文本无关 粒子群优化 粒子对 协同进化 

学科分类：0711[理学-心理学类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:0372-2112.2009.01.038

馆 藏 号：203103264...