文件名称：论文研究-人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法.pdf
文件大小：570KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-01 10:28:20
论文研究
针对离散隐马尔可夫（Discrete Hidden Markov Model，DHMM）语音识别系统中LBG算法对初始码书的依赖性和易陷入局部最优解的问题，采用人工蜂群（Artificial Bee Colony，ABC）算法对语音特征参数进行矢量量化，从而得到最优码书，提出了ABC改进DHMM的孤立词语音识别方法。先提取语音信号的特征参数，然后用ABC算法中每个食物源表示一个码书，以人工蜂群进化的方式对初始码书进行迭代而获得最优码书，最后把最优码书的码矢标号代入DHMM模型进行训练和识别。实验结果表明，ABC改进的DHMM语音识别方法与传统的LBG及粒子群优化初始码书的LBG的DHMM语音识别方法相比具有较高的识别率和较好的鲁棒性。