基于遗传算法的声学模型拓扑结构优化

• 作者: 包希日莫 张璟 高光来
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔可夫模型 遗传算法 语音识别 声学模型拓扑结构 贝叶斯信息准则
• 年，卷（期）: 2014,（14）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 5-8,63
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0384

摘要

针对当前创建语音识别系统时只能采用经验式或启发式方法选择声学模型拓扑结构的情形，提出了一个基于标准遗传算法的声学模型拓扑结构优化算法。与以往的类似应用相比，该算法具备同时优化模型状态数与各状态高斯核数和摒弃高斯核均匀分配的特点。连续数字串TIDigits语料上的以贝叶斯信息准则为目标函数的实验表明，与传统方法创建的基线系统相比，模型拓扑优化的系统能够以较低的复杂度获得较高的识别率，这说明该算法是声学模型拓扑结构优化的有效工具。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张璟	西安理工大学计算机科学与工程学院	122	1368	20.0	30.0
2	高光来	内蒙古大学计算机学院	57	366	11.0	16.0
3	包希日莫	内蒙古大学计算机学院	3	7	1.0	2.0