粒子群优化径向基函数网络的语音转换

• 作者: 张玲华 董添辉
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 语音转换 径向基函数中心 改进的粒子群算法 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.05.014

摘要

径向基函数神经网络具有结构简单和学习速度快等特点,因此常被用作语音转换的模型.隐层核函数的中心是影响径向基函数神经网络性能的重要参数,而传统的K-均值聚类算法受初值影响大,全局优化的效果不佳.所以,选择合适的优化算法来调整RBF网络核函数的中心参数,能改善整个网络的性能,从而提升语音转换的效果.而粒子群算法是一种基于迭代的优化算法,具有容易实现、算法参数少、收敛快和突出的全局寻优能力等特点.提出了一种改进的粒子群算法,优化了径向基函数的中心以提高网络性能,便于更准确地获得说话人与目标人之间谱包络的映射关系.实验结果表明,提出的方法能够有效提高神经网络的性能,使转换后的声音更接近于目标声音.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玲华		10	43	4.0	5.0
2	董添辉	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	3	1.0	1.0