基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

• 作者: 林琳 王树勋
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 模糊C-均值(FCM)聚类 说话人识别 最大总平均隶属度函数准则
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 2338-2341,2345
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 5590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.08.071

摘要

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值(FCM)聚类强大的局部寻优能力,提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法.对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析,从而得到分类中心的全局最优解,作为每个说话人的语音模型,最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别.除此之外,使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力.实验结果表明,这种算法克服了传统硬聚类的缺点,避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷,使聚类更加合理,更好地描述了说话人的语音特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树勋	吉林大学通信工程学院	158	1902	19.0	39.0
2	林琳	吉林大学通信工程学院	48	343	9.0	17.0