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基于自适应小生境混合遗传算法的说话人识别 speaker recognition based on adaptive niche hybrid genetic algorithms
第 期 电 子 学 报
1 Vol . 35 No. 1
年 月
2007 1 ACTA ELECTRONICA SINICA Jan . 2007
基于自适应小生境混合遗传算法的说话识别
林 琳,王树勋
(吉林大学通信工程学院,吉林长春 130022 )
摘 要: 为了解决传统高斯混合模型( , )对初值敏感,在实际训练中极易得到局部
Gaussian Mixture Model GMM
最优参数的问题,本文提出了一种 参数优化的新方法 将小生境技术与最大似然估计融入到遗传训练过程,形
GMM .
成了一种新的混合算法,缓解了遗传算法产生的“早熟”现象,提高了算法的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力 采用自适应策略来控制交
.
叉和变异算子,同时在适应度评价中融入了其他用户的区分性信息,提高了模型的分类精度,增强了GMM 的泛化能
力 实验表明,与传统和改进的两种方法相比,本文的方法都可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提
.
高.
关键词: 说话人识别;小生境技术;遗传算法;自适应策略;高斯混合模型
中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( )
TN912 .3 A 0372-2112 2007 01-0008-05
S eaker reco n i t i on based on ada t ive n i che H b r i d genet i c al or i t hms
P 9 P y 9
,
LIN Lin WANG Shu-xun
( , , , , )
Colle e o Communication en ineerin Jilin unioersit Chan chun ilin 130022 China
g f g g y g J
: ( )
abstract The traditional training methods of Gaussian Mixture Model GMM are sensitive to the initial
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