基于蟻群算法的語音識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、語音識(shí)別的研究工作始于上個(gè)世紀(jì)50年代，至今已經(jīng)形成了完整的理論體系，目前語音識(shí)別的研究也已經(jīng)進(jìn)入了商品化階段，基礎(chǔ)性理論相當(dāng)完善，各種各樣的產(chǎn)品也相繼涌現(xiàn)。然而語音識(shí)別在實(shí)現(xiàn)過程中通常涉及多種因素，需要同時(shí)考慮，并且它作為一門交叉學(xué)科，涉及到了信號(hào)處理、模式識(shí)別、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等眾多學(xué)科，所以語音識(shí)別距離理想目標(biāo)仍有很大距離，相關(guān)的技術(shù)難關(guān)還有待克服。 本文對(duì)語音識(shí)別的主要過程進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。語音識(shí)別

2、首先對(duì)輸入的語音信號(hào)必須進(jìn)行預(yù)處理，以保證系統(tǒng)獲得一個(gè)比較理想的處理對(duì)象。在語音的特征參數(shù)提取階段，文中介紹了在實(shí)際應(yīng)用中常用到的特征參數(shù)：線性預(yù)測(cè)倒譜參數(shù)(LPCC)、Mel頻率倒譜參數(shù)(MFCC)等。在識(shí)別階段，介紹了基于矢量量化的識(shí)別技術(shù)以及動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整的識(shí)別技術(shù)(DTW)。在此基礎(chǔ)上，引入了蟻群算法的基本原理。 蟻群算法是最新發(fā)展的一種模擬昆蟲王國中螞蟻群體智能行為的仿生優(yōu)化算法，它具有較強(qiáng)的魯棒性、優(yōu)良的分布式計(jì)算機(jī)制

3、、易于與其他方法相結(jié)合等優(yōu)點(diǎn)。蟻群算法作為一種新的用于解決復(fù)雜優(yōu)化問題的全局搜索方法，已經(jīng)成功應(yīng)用于求解TSP問題、調(diào)度問題、指派問題等，顯示出了蟻群算法在處理復(fù)雜優(yōu)化問題方面的優(yōu)越性。 本文利用蟻群算法優(yōu)化機(jī)制，結(jié)合傳統(tǒng)的DTW算法，提出了一種新的基于蟻群算法的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃算法來搜索語音信號(hào)特征參數(shù)序列之間匹配的全局最優(yōu)路徑，進(jìn)而以此衡量語音信號(hào)之間的相似度，從而使系統(tǒng)的識(shí)別效果有了進(jìn)一步的提高。 文中最后對(duì)新的語音識(shí)