四川大学学报（自然科学版）
四川大學學報（自然科學版）
사천대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2007年
3期
543-547
,共5页
蚁群算法%模糊C-均值聚类%特征提取%声纹识别
蟻群算法%模糊C-均值聚類%特徵提取%聲紋識彆
의군산법%모호C-균치취류%특정제취%성문식별
提出了一种基于蚁群算法(ACG)的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点,动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上,从语音信号中提取待识别的特征矢量集,对待识别声纹信号进行识别.实验证明,该算法解决了算法对初始值敏感,易陷入局部最优的问题,且计算简单,识别率较高,具有较好的鲁棒性.
提齣瞭一種基于蟻群算法(ACG)的模糊動態C-均值聚類算法的聲紋識彆,該算法首先利用蟻群算法的較彊處理跼部極值的能力,剋服瞭算法在選取聚類中心點時採用隨機選取易使得迭代過程陷入跼部最優解的缺點,動態地確定瞭聚類中心和數目.兩者有機結閤起來可以尋求到具有全跼分佈特性的最優聚類.將此算法運用于聲紋識彆上,從語音信號中提取待識彆的特徵矢量集,對待識彆聲紋信號進行識彆.實驗證明,該算法解決瞭算法對初始值敏感,易陷入跼部最優的問題,且計算簡單,識彆率較高,具有較好的魯棒性.
제출료일충기우의군산법(ACG)적모호동태C-균치취류산법적성문식별,해산법수선이용의군산법적교강처리국부겁치적능력,극복료산법재선취취류중심점시채용수궤선취역사득질대과정함입국부최우해적결점,동태지학정료취류중심화수목.량자유궤결합기래가이심구도구유전국분포특성적최우취류.장차산법운용우성문식별상,종어음신호중제취대식별적특정시량집,대대식별성문신호진행식별.실험증명,해산법해결료산법대초시치민감,역함입국부최우적문제,차계산간단,식별솔교고,구유교호적로봉성.
