采用遗传算法的VQ码本设计及说话人识别

• 作者: 俞一彪 芮贤义
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 GA-K 矢量量化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 289-292
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4216字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2005.03.015

摘要

矢量量化(VQ)方法是文本无关说话人识别中广泛应用的建模方法之一.在矢量量化过程中,经典的LBG算法收敛速度快,但极易收敛于局部最优点,无法保证根据有限样本数据得到最优码本,并最终影响系统识别性能.考虑到遗传算法(GA)是一种具有全局化寻优搜索能力的算法,本文提出了遗传算法和K均值算法相结合的综合分析方法GA-K进行码本设计,改善了码本的质量.讨论了具体的算法实现,分析了在不同的特征参数LPCC及MFCC、不同测试语音长度下的说话人识别性能.实验结果显示,GA-K方法优于传统的LBG算法,可以很好地协调收敛性和识别率之间的关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芮贤义	苏州大学电子信息学院	20	64	5.0	6.0
2	俞一彪	苏州大学电子信息学院	69	404	11.0	16.0