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论文类型：期刊论文

发表时间：2008-09-15

发表刊物：计算机辅助工程

卷号：17

期号：3

页面范围：69-71

ISSN号：1006-0871

关键字：说话人识别;GA-K算法;K-均值法;码本设计;遗传算法;矢量量化;美尔倒谱因数

摘要：为解决在说话人识别方法的矢量量化(Vector Quantization,VQ)系统中,K-均值法的码本设计很容易陷入局部最优,而且初始码本的选取对最佳码本设计影响很大的问题,将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与基于非参数模型的VQ相结合,得到1种VQ码本设计的GA-K算法.该算法利用GA的全局优化能力得到最优的VQ码本,避免LBG算法极易收敛于局部最优点的问题;通过GA自身参数,结合K-均值法收敛速度快的优点,搜索出训练矢量空间中全局最优的码本.实验结果表明,GA-K算法优于LBG算法,可以很好地协调收敛性和识别率之间的关系.