一种基于混沌寻优神经网络模型的语音识别矢量量化算法

• 作者: 任强 刘宇红 刘桥
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 矢量量化 混沌寻优
• 年，卷（期）: 2003,（34）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 90-92,107
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.34.030

摘要

矢量量化在语音识别中占有重要的地位,传统的LBG算法虽然收敛速度快,但极易陷入局部最优点.论文利用混沌运动固有的随机性与轨道遍历性等优良性质,提出了一种基于混沌寻优的Hopfield神经网络模型,并将其运用于语音识别中的矢量量化.该算法不仅收敛速度快,而且能够获得全局最优解,且初始解对算法的影响很小.实验结果表明该算法综合性能指标优于传统算法,具有较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宇红	贵州大学信息与通信工程系	77	340	10.0	15.0
2	刘桥	贵州大学信息与通信工程系	111	627	14.0	20.0
3	任强	贵州大学信息与通信工程系	7	62	3.0	7.0