本文選題：蟻群優(yōu)化 + 特征提取�。� 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年02期

【摘要】：在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中,表示語(yǔ)音信號(hào)的高維特征矢量會(huì)使系統(tǒng)復(fù)雜度上升。由于語(yǔ)音信號(hào)存在無(wú)用和冗余信息,為了去除冗余和不相關(guān)特征,當(dāng)語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過(guò)預(yù)處理、提取特征參數(shù)之后,使用蟻群優(yōu)化算法在特征矢量空間中選擇本質(zhì)特征,從而以不犧牲識(shí)別率為前提完成降維。利用隱馬爾科夫模型(HMM)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的仿真結(jié)果表明,在漢語(yǔ)數(shù)字語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)上,蟻群優(yōu)化算法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的遺傳算法和未進(jìn)行特征選擇的原始特征集合。分析結(jié)果顯示利用蟻群優(yōu)化的特征集合可以提高識(shí)別系統(tǒng)的性能,而且識(shí)別速度得到了提高。
[Abstract]:In speech recognition systems, the high-dimensional feature vectors representing speech signals increase the complexity of the system. Because of the useless and redundant information in the speech signal, in order to remove the redundant and irrelevant features, after the speech signal is preprocessed and the feature parameters are extracted, ant colony optimization algorithm is used to select the essential features in the feature vector space. The dimensionality reduction is accomplished without sacrificing the recognition rate. The simulation results of speech recognition using Hidden Markov Model (hmm) show that the performance of ant colony optimization algorithm is superior to that of traditional genetic algorithm and original feature set without feature selection in Chinese digital speech recognition system. The results show that the performance of the recognition system can be improved by using the feature set of ant colony optimization, and the recognition speed is improved.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(61473041) 內(nèi)蒙古高�？蒲许�(xiàng)目(NJZY13139)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1837587