语音信号特征选择优化提取仿真研究

发布时间：2018-05-03 07:34

  本文选题：蚁群优化 + 特征提取　； 参考：《计算机仿真》2016年02期

【摘要】：在语音识别系统中,表示语音信号的高维特征矢量会使系统复杂度上升。由于语音信号存在无用和冗余信息,为了去除冗余和不相关特征,当语音信号经过预处理、提取特征参数之后,使用蚁群优化算法在特征矢量空间中选择本质特征,从而以不牺牲识别率为前提完成降维。利用隐马尔科夫模型(HMM)进行语音识别的仿真结果表明,在汉语数字语音识别系统上,蚁群优化算法的性能优于传统的遗传算法和未进行特征选择的原始特征集合。分析结果显示利用蚁群优化的特征集合可以提高识别系统的性能,而且识别速度得到了提高。
[Abstract]:In speech recognition systems, the high-dimensional feature vectors representing speech signals increase the complexity of the system. Because of the useless and redundant information in the speech signal, in order to remove the redundant and irrelevant features, after the speech signal is preprocessed and the feature parameters are extracted, ant colony optimization algorithm is used to select the essential features in the feature vector space. The dimensionality reduction is accomplished without sacrificing the recognition rate. The simulation results of speech recognition using Hidden Markov Model (hmm) show that the performance of ant colony optimization algorithm is superior to that of traditional genetic algorithm and original feature set without feature selection in Chinese digital speech recognition system. The results show that the performance of the recognition system can be improved by using the feature set of ant colony optimization, and the recognition speed is improved.
【作者单位】： 内蒙古科技大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(61473041) 内蒙古高校科研项目(NJZY13139)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1837587