改进的PSO在说话人辨识中的应用

• 作者: 李明 李睿 骆瑞玲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人辨识 粒子群优化算法 速度进化因子 极值扰动
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 135-137,169
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.02.041

摘要

针对PSO算法容易陷于局部极值的缺点,提出了一种改进的PSO优化算法(IPSO).该算法根据粒子进化速度对粒子个体极值进行自适应扰动,使粒子及时跳出局部hot点而继续优化,从而扩大粒子搜索范围.改进后的PSO算法加快了收敛速度,能够很好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.同时,给出了应用IPSO算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人辨识.改进后的PSO可以使SVM用较少的SV取得最优分类面,从而减少SVM的训练量,提高了说话人辨识速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	兰州理工大学计算机与通信学院	115	778	15.0	21.0
2	骆瑞玲	石河子大学信息科学与技术学院	4	11	1.0	3.0
6	李睿	兰州理工大学计算机与通信学院	28	111	6.0	9.0