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摘要:
针对语音识别中动态时间规整(DTW)对语音端点检测精确性过度依赖、识别时间长及识别效率低等问题.为提高语音识别精度和效率,采用改进型的蚁群算法来处理动态时间规划间题,核心是对基本蚁群算法采用自适应的挥发系数,动态信息素更新策略.用新的状态转移规则以及最优的蚂蚁参数选择等改进方法,使能在较短的时间内能寻找到最佳路径,提高执行效率.仿真实验分别测试了传统DTW算法和基于改进蚁群算法的DTW算法的识别率,结果表明,新算法的全局搜索能力、准确性都优于传统的DTW算法,能有效的提高语音识别系统的效率.
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文献信息
篇名 改进型蚁群算法的语音动态规划研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 蚁群算法 动态时间规划 优化 仿真
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 仿真应用研究
研究方向 页码范围 402-405,409
页数 分类号 TP391
字数 5731字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.05.098
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周萍 桂林电子科技大学计算机与控制学院 78 352 10.0 13.0
2 魏星 桂林电子科技大学计算机与控制学院 57 208 8.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
动态时间规划
优化
仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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