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.pdfVIP

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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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