人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法

合集下载

一种改进的人工蜂群算法研究

一种改进的人工蜂群算法研究
人工蜂群算法是一种计算机科学领域常用的优化算法，该算法模拟了蜜蜂在寻找食物过程中的信息共享和协同作业行为。

然而，传统的人工蜂群算法存在着多种问题，如收敛速度较慢、易陷入局部最优解等。

为此，本文提出了一种改进的人工蜂群算法。

改进的人工蜂群算法通过引入动态适应度权重和精英蜜蜂策略来提高算法的全局搜索能力和收敛速度，具体步骤如下：
1. 初始化种群：在算法开始阶段，需要随机生成一定数量的蜜蜂个体，并对其进行初始化位置和速度。

2. 适应度计算：为了评估每个个体的适应度，需要将问题转化为目标函数，然后计算每个个体在该函数下的实际函数值。

在本算法中，我们采用动态适应度权重的方法来计算适应度值，即通过不断更新权重系数来平衡全局搜索和局部搜索之间的权衡。

3. 轮盘赌选择算子：为了筛选出更优的个体，需要进行选择操作，该算法采用轮盘赌选择算子进行个体选择，并将选择后的个体复制一份以备用。

4. 信息共享：为了更好地利用种群中的信息，改进的人工蜂群算法采用了信息共享机制，即通过在个体之间传递信息来帮助种群更快地收敛到全局最优解。

5. 精英蜜蜂策略：为了强化算法的全局搜索能力，本算法引入了精英蜜蜂策略，在每次迭代中选择适应度值最好的个体作为精英蜜蜂，并以一定的概率来更新其他个体的位置和速度。

6. 收敛检测：为了保证算法的收敛性，需在一定迭代次数内检测种群是否已经趋于稳定，如果已经稳定则停止迭代。

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，人工智能与优化算法的交叉应用越来越广泛。

其中，人工蜂群算法作为一种新兴的优化算法，在多个领域都取得了显著的成果。

本文将详细介绍人工蜂群算法的原理及其在语音识别中的应用，以展现其在智能优化中的潜力与实际应用价值。

二、人工蜂群算法概述（一）基本原理人工蜂群算法是一种模拟自然界中蜜蜂采蜜行为的智能优化算法。

该算法将问题的搜索空间看作蜜源的分布区域，以蜜蜂采蜜为线索进行迭代寻优，旨在找到全局最优解。

其基本原理包括搜索、选择、共享和反馈等过程。

（二）算法特点人工蜂群算法具有以下特点：一是具有较强的全局搜索能力，能够快速找到最优解；二是具有并行性，能够同时搜索多个解空间；三是具有较好的鲁棒性，对初始参数的选择不敏感；四是易于实现，可广泛应用于各种优化问题。

三、人工蜂群算法在语音识别中的应用（一）语音识别的挑战与需求语音识别是人工智能领域的重要研究方向，其面临着诸多挑战，如噪声干扰、口音差异、语言复杂性等。

为了应对这些挑战，提高语音识别的准确率与效率，引入优化算法具有重要意义。

（二）人工蜂群算法在语音识别中的应用方法人工蜂群算法在语音识别中的应用主要体现在特征参数的优化和模型参数的调整两个方面。

首先，通过人工蜂群算法对语音信号的特征参数进行优化，提取出更有效的语音特征；其次，利用人工蜂群算法对语音识别模型参数进行调整，以适应不同的语音环境和个体差异。

（三）应用实例分析以某语音识别系统为例，采用人工蜂群算法对系统参数进行优化。

通过对比优化前后的语音识别准确率、误识率等指标，发现采用人工蜂群算法后，系统的性能得到了显著提升。

这表明人工蜂群算法在语音识别中具有较好的应用效果。

四、实验与分析（一）实验设计为了验证人工蜂群算法在语音识别中的有效性，设计了一系列实验。

实验采用不同语音数据集，对比了人工蜂群算法与其他优化算法在语音识别中的性能。

（二）实验结果与分析实验结果表明，人工蜂群算法在语音识别中具有较高的准确率和较低的误识率。

一种改进的DNN-HMM的语音识别方法

2018-09-15 收稿; 2018-12-31 定稿 ∗国家自然科学基金资助项目 (61471161), 陕西省科技厅自然科学基础研究重点项目 (2016JZ026), 国家级大学生创新创业项目 (201810709009) 作者简介: 李云红 (1974- ), 女, 辽宁锦州人, 博士, 教授, 研究方向: 信号与信息处理。 † 通讯作者 E-mail: hitliyunhong@
摘要针对深度神经网络与隐马尔可夫模型 (DNN-HMM) 结合的声学模型在语音识别过程中建模能力有
限等问题，提出了一种改进的 DNN-HMM 模型语音识别算法。首先根据深度置信网络 (DBN) 结合深度玻
尔兹曼机 (DBM)，建立深度神经网络声学模型，然后提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 和对数域的 Mel 滤波
372
2019 年 5 月
rate by 0.48% and 0.82% respectively, and an appropriate increase in the ﬁlter bank group can reduce the error rate. In brief, the sentence error rate and the word error rate are reduced to 21.06% and 3.12% respectively. Key words Speech recognition, Deep neural network, Acoustic model, Acoustic feature
0.48% 和 0.82%，并且适量增加滤波器组可以降低错误率。总之，研究取得句错误率与词错误率分别降低到
21.06% 和 3.12% 的好成绩。
关键词语音识别，深度神经网络，声学模型，声学特征

一种改进的人工蜂群算法研究

一种改进的人工蜂群算法研究人工蜂群算法是一种模拟自然蜜蜂觅食行为的优化算法。

在这种算法中，一群“蜜蜂”通过随机飞行来探索整个搜索空间，并将找到的食物源信息传递给其他蜜蜂。

在迭代过程中，蜜蜂们不断地更新搜索策略，最终找到最优解。

然而，原始的人工蜂群算法存在一些问题，例如搜索精度低、易陷入局部最优等。

因此，本文提出了一个改进的人工蜂群算法，以解决这些问题。

（1）初始化：随机生成一群蜜蜂，并将它们分成三个子群：工蜂、侦查蜂和观察蜂。

每个子群的数量可以根据实际情况进行调整。

（2）工蜂阶段：工蜂通过随机飞行在搜索空间中探索，并将找到的食源信息传递给其他工蜂。

工蜂挑选出最好的食源并在其周围进行精细搜索。

（3）侦查蜂阶段：侦查蜂通过在搜索空间中随机飞行来探索未被发现的食源。

侦查蜂会在一定时间内返回到其所在子群，如果找到更好的食源，就会与其他蜜蜂交换信息，以便其他蜜蜂能够使用这些信息进行搜索。

（4）观察蜂阶段：观察蜂通过观察工蜂和侦查蜂的行为来优化搜索策略。

观察蜂会根据其他蜜蜂探索的食源信息选择更好的搜索路径，并将其传递给工蜂和侦查蜂。

（5）更新策略：根据蜜蜂们发现的最优食源，更新搜索策略。

如果时间充裕，可以通过增加蜜蜂数量和迭代次数来提高搜索精度。

此外，为了避免算法陷入局部最优解，本文还加入了惯性因子和随机因素。

惯性因子用于控制搜索过程中的跳出局部最优的能力。

随机因素用于在搜索过程中引入随机性，增加算法的探索能力。

最后，本文将改进的人工蜂群算法与其他优化算法在测试函数上进行对比。

结果表明，改进的算法具有较高的搜索精度和收敛速度，且能够避免陷入局部最优解。

因此，改进的人工蜂群算法具有很好的应用前景。

语音识别HMM训练改进算法比较

语音识别HMM训练改进算法比较摘要：模型训练是hmm应用于语音识别时重要的一环，本文首先简要介绍了hmm及其三大基本问题，针对baum-welch算法收敛速度慢和易陷于局部最优解的缺陷，归纳总结了基于分段k均值算法、基于遗传算法、基于随机松弛算法的三大改进算法，通过实验验证了改进算法可以提高语音识别效果。

关键词：hmm；模型训练；分段k均值算法；遗传算法；随机松弛算法中图分类号：tn912.34 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 23-0000-031 引言语音识别技术，也被称为自动语音识别（automatic speech recognition，asr），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列，语音识别作为一个高新技术产业，涉及领域包括信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，随着智能手机的普及和移动互联时代的到来，将在人们的生活和工作中充当越来越重要的角色。

近30年的语音识别的研究中，基于概率统计的隐马尔可夫模型（hidden markov model，hmm）由于不仅能够很好描述语音的短时平稳性和长时波动性，而且具有较高的语音识别率，成为了当今语音识别的主流方向。

利用hmm进行语音识别时，模型训练得到的参数直接影响语音识别效果的好坏，在经典的baum-welch算法中，有两个问题未解决：一是baum-welch算法得到是局部最优解，不是全局最优解；二是模型收敛时间无法保证，如何在更短的时间内训练出更好的模型参数是一个亟需解决的问题。

2 hmm三大核心问题及其相应经典算法隐马尔可夫模型是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。

其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。

然后利用这些参数做进一步的分析，例如语音识别。

hmm用于语音信号建模时，是一个双重随机过程：一个是状态间的随机转移过程，用上面的参数a表示；另一个是状态转移过程中随机的输出观测值，用上面的参数b表示。

一种改进的DHMM语音识别算法的DSP实现

过程以及其实际应用效果等进行了详细阐述．
关键词：语音识别；ＨＤＭＭ；特征图案；矢量量化；非特定人；孤立词
ＤＳＩｐｌｍｅｔｔｏｏｎＩｐｒｖｅＰｍｅｎａｉｎｆａｍｏｄＤＨＭＭｇｒｔＡｌｏｉｈｍ
ＷＡＮＧＷｅ－ａｇｉｎＱｉ
观察矢量序列Ｙ［ｌ２Ｎ，其中Ｎ为输入语音所包ｙ，，］ｙ …Ｙ含的帧数．语音识别的过程就是计算每个ＨＭＭ模型产生Ｙ的概率ＰＹＩ）并使得该概率达到最大的（，
ＨＭＭ模型，么该模型所对应的词条即为孤立词识那别的结果ｌ，即：３】
ＭＦＣＣ
／＇、
＝ａｇｍａＰｒＩ）ｒｘ［（】
Ｌ）ｔ
图３ＭＦＣ参数求解过程Ｃ１－２改进的ＤＭＭ算法Ｈ传统的ＤＭＭ算法中，Ｈ矢量量化的作用是将连续的输入参数矢量化为码本标号，每个说话人的码本
独立进行训练．如利用矢量量化对全部说话人的数据
目前，ＭＭ（Ｈ隐马尔可夫模型）法是语音识别领算
域内使用最为广泛的技术，ＨＭＭ有Ｏｎｔ离散ｒＶＭ（ＨＭＭ）ＣＭＭ（、Ｈ连续ｒＭ）ＳＨ￣ｌ和ＣＭＭ（半连续ＨＭＭ）等几种．以上三种算法各有其特点：ＤＭＭ的存储和Ｈ计算量较小，但其矢量量化的过程会造成性能的损失；ＣＭＭ采用连续概率密度函数来描述观测矢量，具有Ｈ
图２改进的ＤＭＭ算法流程框图Ｈ
④模式匹配：在识别时将输入的语音特征同声学
模型进行比较，得到识别结果【．２】在训练阶段，用户将词汇表中的词依次读一遍，

人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法

人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法宁爱平;张雪英【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)028【摘要】针对离散隐马尔可夫(Discrete Hidden Markov Model,DHMM)语音识别系统中LBG算法对初始码书的依赖性和易陷入局部最优解的问题,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法对语音特征参数进行矢量量化,从而得到最优码书,提出了ABC改进DHMM的孤立词语音识别方法.先提取语音信号的特征参数,然后用ABC算法中每个食物源表示一个码书,以人工蜂群进化的方式对初始码书进行迭代而获得最优码书,最后把最优码书的码矢标号代入DHMM模型进行训练和识别.实验结果表明,ABC改进的DHMM语音识别方法与传统的LBG及粒子群优化初始码书的LBG的DHMM语音识别方法相比具有较高的识别率和较好的鲁棒性.%The paper proposes the modified DHMM speech recognition algorithm which uses Artificial Bee Colony algorithm (ABC) to cluster speech feature vector and generate the optimal codebook in the Discrete Hidden Markov Model (DHMM) speech recognition system. In the experiments, extract the feature vector of speech. In ABC algorithm, each food source indicates a codebook. The optimal codebook is obtained by using bee evolution ways to iterative initial codebook. The optimal codebook enters the DHMM to be trained and recognized. The experimental results show that the modified DHMM speech recognition algorithm has higher recognition ratio and better robustness than DHMMalgorithm which uses the traditional LBG algorithm and the LBG algorithm of particle swarm optimization initial codebook.【总页数】5页(P16-19,41)【作者】宁爱平;张雪英【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原科技大学电子信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.DHMM在家用安全门藏文语音识别中的应用 [J], 裴春宝2.DHMM在家用安全门藏文语音识别中的应用 [J], 裴春宝;3.DHMM在家用安全门藏文语音识别中的应用简 [J], 裴春宝;4.基于DHMM的孤立词语音识别在导航监控室中的应用研究 [J], 付晶5.基于DHMM的语音识别算法及DSP实现 [J], 陈兵;尹曼因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

用遗传算法改进HMM的语音识别算法

表１传统算法和改进后算法１０词所得识别率比较（）％Ｓ（Ｂ）ＮＲｄ
１５
２０
由于该方法还要求适应度为正值，所以需要对
适应值做进一步的调整使其为正值。选择策略的选取直接影响着算法的收敛，最常用的是基于适应值比例的选择和基于排名的选择。４）遗传算子。笔者采用的是多点交叉，基本位变异，种群的大小设为１００，杂交的概率．取
用于识别，故每个词的ＨＭＭ参数使用２７个序列
ＳｅｈＲｅｏｎｉｉｎｌｏｉｈｍｓｄｏｎｔｍｐｒｖｄＨＭＭｐｅｃｃｇｔｏＡｇｒｔＢａｅｈｅＩｏｅｂｙＧＡ
Ｗａ－ｐｎＺｈａＺｈ－ｆｎｇｎｇＹｉｉｇ，ｏｅｅ（ｌｇｆＩｆｒｔｏｇｎｅｒｎ，ＴａｙａｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙＣｏｌｅｏｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｉｇｅｉｕｎＵｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇ，Ｔａｙａ３０４Ｃｈｎ）ｉｕｎ００２ｉａ
５０。０
２５３０ｃｅｎｌａ
８２６．８５７８１９．
８７６．８８６．９５０．
参考文献：ｌ】尹星云，洵，兰芳，．马尔可夫模型设计人脸表情１王董等隐识别系－］￣．科技大学学报，０３３（）２ — ２．ＬＵ电子２０，２６：５７８７【】王晓勇．于遗传算法和神经网络的・障诊断研究Ｕ．２基故】微计算机信息，９８４２：１— ２．１９，（）９２１３２【张思才，方晓．３】张一种遗传算法适应度函数的改进方法Ｕ．】

人工蜂群算法的改进

人工蜂群算法的改进赵红星;常小刚【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2018(39)1【摘要】To improve the artificial bee colony algorithm (ABC) search capabilities,an improved artificial bee colony algorithm (SABC) was proposed.The evolutionary mechanism of the shuffled frog leaping algorithm (SFLA) was referenced.The colony was divided into multiple meme groups and each new individual was compared with the worst individual which belonged to its memo group.This method can easily save the new individual and the quality of the colony is improved effectively.Experiments were conducted on a set of 7 benchmark functions.The statistical results demonstrate good performance of SABC in solving numerical optimization problems.%为改善人工蜂群算法(ABC)的深度搜索能力,提出一种改进的人工蜂群算法(SABC).借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的进化机制,将蜂群划分为多个模因组,使每个新个体与自身所在模因组的最坏个体进行优劣比较,能够更加容易保存群体中的“新生”个体,改善群体的整体质量,增加算法的深度搜索能力.通过7个测试函数进行实验,统计结果表明了SABC算法在求解函数优化问题时具有较好的算法性能.【总页数】6页(P260-265)【作者】赵红星;常小刚【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学现代信息技术与教育中心,甘肃兰州730070;兰州交通大学现代信息技术与教育中心,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于改进人工蜂群算法的大数据优化 [J], 南楠;严英占2.基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度 [J], 王玉芳;马铭阳;葛嘉荣;缪昇3.面向无人机航迹规划的改进人工蜂群算法 [J], 刘琨;封硕4.基于改进人工蜂群算法的砂型铸造打磨工序并行机调度 [J], 陈发源;卢旭锋;侯蔼麟;计效园;王泽明;周建新5.基于一致分布佳点集改进的交叉人工蜂群算法 [J], 张平华;贾万祥;程晓蕾因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的人工蜂群算法研究

一种改进的人工蜂群算法研究人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种被广泛应用于解决优化问题的启发式算法，它模拟了蜜蜂群体的行为，通过信息交流和协作来寻找最优解。

ABC算法在解决复杂问题时存在着一些问题，例如收敛速度慢、易陷入局部最优解等。

针对这些问题，一种改进的人工蜂群算法被提出并得到了广泛关注和研究。

本文将从算法原理、改进方法和应用实例等方面对一种改进的人工蜂群算法进行研究和分析，以期为相关领域的研究者和开发者提供参考和启发。

一、算法原理人工蜂群算法是一种启发式搜索算法，它模拟了蜜蜂群体的行为，包括蜜蜂的觅食行为、信息传递和选择等。

算法的基本原理包括三个主要步骤：初始化、搜索阶段和更新阶段。

初始化阶段：首先需要初始化一群“蜜蜂”，这些蜜蜂代表了搜索空间中的潜在解。

初始化的方法包括随机生成解或者根据问题特点进行指定初始化。

搜索阶段：在搜索阶段，每只蜜蜂将根据一定的搜索策略在解空间中搜索，并评估搜索到的解的适应度。

搜索策略可以包括随机搜索、局部搜索、全局搜索等。

蜜蜂们会根据搜索到的解的适应度进行信息交流和选择，以寻找最优解。

更新阶段：更新阶段将根据信息交流的结果更新蜜蜂群体和解空间，以使得蜜蜂们更加集中精力寻找最优解。

更新策略包括更新解、更新蜜蜂群体结构等。

二、改进方法针对传统人工蜂群算法存在的问题，研究者提出了一系列改进方法，以提高算法的搜索效率和优化能力。

这些改进方法包括但不限于以下几点：1. 多种搜索策略组合：传统的人工蜂群算法在搜索阶段通常采用单一的搜索策略，然而这种方法可能导致算法陷入局部最优解。

改进的方法是引入多种搜索策略，并对它们进行组合和调整，以提高搜索的多样性和全局搜索能力。

2. 自适应参数更新：传统的人工蜂群算法中，参数通常是固定的，这可能导致算法在某些问题上表现不佳。

改进的方法是引入自适应参数更新机制，根据算法的搜索状态和问题的特征等动态调整参数，使算法具有更好的鲁棒性和适应性。

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，人工智能与优化算法的交叉应用越来越广泛。

其中，人工蜂群算法作为一种新型的智能优化算法，已经在多个领域取得了显著的成果。

特别是在语音识别领域，人工蜂群算法的应用显得尤为重要。

本文将详细介绍人工蜂群算法的原理及特性，并探讨其如何有效应用于语音识别系统中。

二、人工蜂群算法的原理及特性人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种基于自然界中蜜蜂采蜜行为的仿生优化算法。

它通过模拟蜜蜂的觅食行为，寻找最优解。

人工蜂群算法具有以下特性：1. 仿生性：人工蜂群算法借鉴了蜜蜂的觅食行为，具有较强的仿生性。

2. 并行性：该算法通过模拟多只蜜蜂的行为，使得搜索过程具有并行性。

3. 自适应性：人工蜂群算法可以根据搜索过程中的反馈信息，自适应地调整搜索策略。

4. 鲁棒性强：该算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。

三、人工蜂群算法在语音识别中的应用随着语音识别技术的不断发展，如何提高语音识别的准确性和效率成为了研究的重点。

人工蜂群算法作为一种高效的优化算法，在语音识别中发挥了重要作用。

1. 特征提取：在语音识别中，特征提取是关键的一步。

人工蜂群算法可以通过优化特征参数，提高特征提取的准确性。

例如，通过优化梅尔频率倒谱系数（MFCC）等参数，提高语音信号的表示能力。

2. 模型训练：在语音识别系统中，模型训练是一个复杂的过程。

人工蜂群算法可以用于优化模型参数，提高模型的泛化能力。

例如，通过优化支持向量机（SVM）等分类器的参数，提高语音识别的准确率。

3. 声学模型优化：声学模型是语音识别系统的重要组成部分。

人工蜂群算法可以用于优化声学模型的参数，提高模型的性能。

例如，通过优化隐马尔可夫模型（HMM）的参数，提高语音识别的准确性和鲁棒性。

4. 集成学习：在语音识别中，集成学习是一种常用的方法。

人工蜂群算法可以用于优化集成学习的权重和基分类器的选择，提高集成学习的性能。

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，各种优化算法在各个领域得到了广泛的应用。

其中，人工蜂群算法作为一种新兴的优化搜索算法，因其良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，在解决复杂优化问题中表现出色。

语音识别作为人工智能领域的重要分支，其准确性和效率直接影响到人机交互的体验。

本文将重点研究人工蜂群算法及其在语音识别中的应用。

二、人工蜂群算法概述人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）是一种模拟蜜蜂采蜜行为的优化算法。

它通过模拟蜜蜂的觅食行为，实现了在多维空间中寻找最优解的目标。

人工蜂群算法包括三个基本过程：蜜源的搜索与评估、雇佣蜂的选择以及侦查蜂的搜索。

在人工蜂群算法中，蜜源代表问题的可能解，而蜜蜂则负责搜索和评估这些解。

雇佣蜂负责将找到的蜜源信息传递给其他蜜蜂，并从中选择出最优质的蜜源。

侦查蜂则负责在未被搜索过的区域进行新的搜索。

通过这样的过程，人工蜂群算法能够在多维空间中寻找到最优解。

三、人工蜂群算法的特点人工蜂群算法具有以下特点：1. 分布式搜索：算法中的蜜蜂并行工作，实现了分布式搜索，提高了搜索效率。

2. 局部搜索能力强：通过雇佣蜂的选择过程，算法能够精确地找到局部最优解。

3. 具有较强的全局搜索能力：侦查蜂的搜索过程能够避免陷入局部最优，有助于全局最优解的寻找。

4. 参数设置灵活：人工蜂群算法的参数设置相对简单，易于实现。

四、人工蜂群算法在语音识别中的应用语音识别是人工智能领域的重要应用之一，其核心问题是如何从大量的语音数据中提取出有效的特征，并利用这些特征进行准确的识别。

人工蜂群算法在语音识别中的应用主要体现在特征选择和参数优化两个方面。

1. 特征选择：在语音识别中，特征的选择对识别性能具有重要影响。

人工蜂群算法可以通过搜索和评估不同的特征组合，找到最优的特征子集，从而提高语音识别的准确性。

2. 参数优化：语音识别的性能受到多种参数的影响，如声学模型参数、语言模型参数等。

一种基于HMM算法改进的语音识别系统

一种基于HMM 算法改进的语音识别系统随着科技的不断发展，人们对更快、更准、更智能化的语音识别系统越来越期待。

语音识别系统是一种将人类的语音转换成文字的方式，被广泛的应用于语音助手、汽车导航、智能家居等许多领域。

在实际的应用中，语音识别系统往往会受到许多干扰和噪音的影响，影响系统的准确率和可用性。

为了提高语音识别系统的稳定性和精准度，本文提出了一种基于HMM 算法改进的语音识别系统。

一、HMM 算法的基本原理和应用1、HMM 模型概述隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，主要用于对观察序列进行建模，它是一种基于时间序列的模型，利用一些可见的、已经观测到的状态推断出一些不可见的、隐藏的状态。

由于HMM 模型在许多领域都有着广泛的应用，如语音识别、自然语言处理、图像识别等，因此，本文主要针对HMM 模型在语音识别中的应用进行研究和改进。

2、HMM 模型的应用在语音识别中，人们常常使用HMM 模型来进行声学特征的处理，将采集到的语音信号经过分割、预处理、特征提取等步骤后，再利用HMM 模型进行声学模型训练，将语音信号与语音模型相匹配，从而得到语音识别结果。

二、HMM 算法改进对于HMM 算法的改进，本文主要从两个方面进行优化：一是改进初始概率的计算方法，二是改进HMM 模型的训练策略。

1、改进初始概率的计算方法HMM 模型的初始概率是指第一个状态的概率，其中第一个状态可能是任何一个状态。

由于HMM 模型是一个概率模型，因此初始概率的正确性与准确性至关重要。

传统的初始概率计算方法通常根据统计数据和预测比例来进行计算。

然而，在传统的初始概率计算方法中，往往会存在误差和偏差，因此我们需要采用一种更为准确的计算方法。

为了改进初始概率的计算方法，我们可以利用前向算法和后向算法进行计算，即将观察到的语音信号进行分割和分析，从而得出每个观察值在每个时间点上的概率分布。

然后再将概率分布加权求和得到初始概率。

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》范文

《人工蜂群算法及其在语音识别中的应用研究》篇一摘要本文主要研究了人工蜂群算法的原理和特性，以及该算法在语音识别领域的应用。

通过对人工蜂群算法的详细分析，探讨其如何与语音识别技术相结合，实现优化与提高。

同时，通过实验验证了人工蜂群算法在语音识别中的实际效果和优势。

一、引言随着人工智能的飞速发展，语音识别技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

为了满足日益增长的语音识别需求，众多算法应运而生，其中人工蜂群算法因其独特性和有效性逐渐受到了研究者的关注。

本文将深入探讨人工蜂群算法的原理及其在语音识别中的应用。

二、人工蜂群算法概述人工蜂群算法是一种模拟自然界中蜜蜂觅食行为的优化算法。

它通过模拟蜜蜂的寻蜜行为，包括侦察、采集和回巢等过程，来寻找问题的最优解。

该算法具有并行性、鲁棒性和全局搜索能力等特点，广泛应用于函数优化、组合优化等众多领域。

三、人工蜂群算法的原理与特性（一）原理人工蜂群算法通过模拟蜜蜂群体的觅食行为，将问题解空间视为一个“蜜源”，通过模拟蜜蜂的寻蜜过程来寻找最优解。

算法中包括侦察蜂、采集蜂和回巢蜂等角色，它们协同工作，共同寻找最优解。

（二）特性1. 并行性：算法中多个个体同时进行搜索，提高了搜索效率。

2. 鲁棒性：算法对初始解的要求不高，具有较强的抗干扰能力。

3. 全局搜索能力：算法能够在大范围内搜索最优解，避免陷入局部最优。

四、人工蜂群算法在语音识别中的应用（一）语音识别技术概述语音识别技术是一种将人类语音转换为文本或指令的技术。

它广泛应用于智能家居、智能助手、语音输入等领域。

然而，由于语音信号的复杂性和不确定性，传统的语音识别技术往往难以满足实际需求。

因此，需要一种更高效的优化算法来提高语音识别的准确率。

（二）人工蜂群算法在语音识别中的应用人工蜂群算法可以应用于语音识别的特征提取、参数优化和模型选择等方面。

具体而言，可以通过人工蜂群算法优化语音识别的参数，提高识别的准确率；同时，可以利用该算法选择最佳的模型和特征，以适应不同的语音环境和场景。

人工智能开发技术语音识别算法对比

人工智能开发技术语音识别算法对比人工智能（AI）作为当今科技领域最热门的话题之一，已经在各个领域展现出了无限的潜力。

其中，语音识别算法是AI技术中的重要组成部分之一，它可以将人的语音转化为可被计算机理解的文本。

在人工智能开发技术中，不同的语音识别算法有着各自的特点和应用范围。

在本文中，将对几种常见的语音识别算法进行详细的对比与分析。

首先，我们来看一下基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的语音识别算法。

这是一种经典的算法，其主要思想是将语音信号分解为一系列离散的状态，并根据语音信号的特点和上下文信息来确定最可能的状态序列。

HMM算法在语音识别领域已经得到了广泛的应用，并取得了不错的效果。

然而，HMM算法在处理噪声和多说话者的情况下存在一定的问题，对于语音辨识效果并不理想。

接下来，我们来介绍一种基于深度学习的语音识别算法。

深度学习是近年来发展迅猛的机器学习技术，它通过模拟人脑神经网络的结构和运作方式，对大量的数据进行学习和分析，从而实现对复杂问题的解决。

在语音识别中，深度学习算法通过构建多层神经网络，从原始的语音信号中学习到更高级别的语音特征，并通过这些特征来进行识别。

相比于传统的算法，基于深度学习的语音识别算法具有更好的鲁棒性和准确性，尤其在处理噪声和多说话者的情况下表现出了明显的优势。

除了HMM和深度学习算法，还有一种被广泛应用的语音识别算法是基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的声学建模方法。

在这种方法中，将语音信号看作是由多个高斯分布组合而成，并通过调整高斯分布的参数来拟合实际的语音信号。

GMM算法在语音识别领域也取得了一定的成果，但相比于深度学习算法，其识别率和鲁棒性略显不足。

除了算法本身，还有一些其他因素也会对语音识别的效果产生影响。

首先是语音信号的质量和清晰度。

如果语音信号本身质量较差或受到噪声干扰，那么无论采用哪种算法，识别效果都会大打折扣。

语音识别技术中的语音识别算法研究与改进

语音识别技术中的语音识别算法研究与改进概述：语音识别技术是人工智能领域的重要应用之一，它能够将人的语音输入转换为可理解和处理的文本数据。

语音识别算法是语音识别技术的核心，其性能优劣直接影响着语音识别系统的准确性和稳定性。

本文将对语音识别技术中的语音识别算法进行研究与改进，探讨其现有技术和未来发展方向。

一、传统语音识别算法研究与改进1. 隐马尔可夫模型（HMM）算法隐马尔可夫模型是目前应用最广泛的语音识别算法之一。

它通过建立声学模型和语言模型，并利用Viterbi算法进行解码，实现从连续的语音信号到离散的字词的转换。

然而，HMM算法在对长短时语音变化的处理上存在一些困难，对于发音变化较大的词汇识别效果较差。

因此，有必要对HMM算法进行改进，提高其对于语音变化的适应能力。

2. 高斯混合模型（GMM）算法高斯混合模型是语音识别中常用的声学模型之一。

它利用一系列高斯分布来建模来自不同发音单元的声学特征。

然而，GMM算法对于语音信号中的非线性关系建模能力较弱，导致在复杂语音环境下的识别准确率较低。

因此，在GMM算法的基础上，可以引入更强大的模型，如深度神经网络（DNN），以提高算法的准确率和鲁棒性。

3. 声学特征提取算法声学特征提取是语音识别中的关键步骤，直接影响着语音识别系统的性能。

传统的声学特征提取算法主要采用梅尔倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）等方法。

然而，这些方法对于噪声和干扰的鲁棒性较差。

为此，可以利用对抗生成网络（GAN）等方法进行声学特征增强，提高语音信号的质量和鲁棒性。

二、基于深度学习的语音识别算法研究与改进随着深度学习在各个领域的成功应用，深度学习算法也得到了广泛关注和应用。

在语音识别领域，深度学习算法在一定程度上取代了传统的语音识别算法，并取得了显著的效果提升。

然而，深度学习算法仍然存在一些问题，需要进一步研究和改进。

1. 循环神经网络（RNN）算法循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络结构，它已被成功应用于语音识别任务中。

语音识别 HMM 训练改进算法比较

语音识别 HMM 训练改进算法比较
徐礼逵;李林
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2012(000)023
【摘要】模型训练是 HMM 应用于语音识别时重要的一环，本文首先简要介绍了HMM 及其三大基本问题，针对Baum-Welch 算法收敛速度慢和易陷于局部最优解的缺陷，归纳总结了基于分段 K 均值算法、基于遗传算法、基于随机松弛算法的三大改进算法，通过实验验证了改进算法可以提高语音识别效果。

【总页数】3页(P30-32)
【作者】徐礼逵;李林
【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究 [J], 覃鸿;王守觉
2.人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法 [J], 宁爱平;张雪英
3.用遗传算法改进HMM的语音识别算法 [J], 王一平;赵哲峰
4.用遗传算法改进HMM的语音识别算法 [J], 王一平;赵哲峰
5.HMM语音识别模型与一种修正训练算法 [J], 关存太;陈永彬
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DHMM的语音识别算法及DSP实现

基于DHMM的语音识别算法及DSP实现陈兵;尹曼【摘要】针对非特定人孤立词的快速高精度语音识别问题，在分析语音信号特征和离散隐形马尔科夫模型（ DHMM）原理的基础上，提出了一种基于DHMM快速语音识别算法。

算法首先对语音信号进行预处理和端点检测以提取有用信号，进而完成语音特征参数提取和矢量量化，最后采用DHMM模型利用Viterbi搜索算法实现语音识别；在训练阶段需要完成码本设计和DHMM模型参数的生成；采用ADI公司Blackfin系列BF533芯片对识别算法进行DSP实现。

理论分析和仿真结果表明，在日常环境条件下算法的识别正确率达97�5％，且DSP运行时间小于10 ms。

%The paper focuses on the fast and high⁃accuracy speech recognition of speaker⁃independent isolated words.Based on an analysis of the characteristics of speech signal and the principles of Discrete Hidden Markov Model( DHMM) ,a fast speech recognition algorithm using DHMM is presented.Firstly,the useful speech signals are separated from the background noise by using preprocessing and endpointdetection.Secondly,speech feature parameters are extracted and vector quantized.Finally,speech recognition is realized by using Viterbi search algorithm based on DHMM parameters.During the training phase,the codebook design and generation of DHMM parameters are completed.The algorithm is DSP implemented by using the BF533 chip of Analog Devices Inc.Theoretical analysis and simulations show that the recognition accuracy is as high as 97.5% under daily environment conditions and its DSP runtime is less than 10 ms.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】5页(P35-38,86)【关键词】非特定人;语音识别;隐形马尔科夫模型;DSP实现【作者】陈兵;尹曼【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN971.+l0 引言语音识别技术是信息技术领域的重要发展方向，非特定人孤立词识别是其一个具有广泛应用背景的分支，在工业控制、智能对话查询系统、语音拨号系统、智能家电、声控点歌系统及声控智能玩具等领域有着重要的应用价值。

一种人工蜂群算法改进方案

一种人工蜂群算法改进方案梁静;葛宇;冉晓娟;李琦【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(32)11【摘要】In order to improve the efficiency of artificial bee colony algorithm,this paper improved search strategy of onlooker bees and scout bees.Specifically,the improved algorithm presented crowd indicators and designed an adaptive neighborhood search strategy for onlooker bees based on crowd indicators.Meanwhile,in order to keep the diversity of population and avoid premature convergence,this paper designed poor individual reset mechanism for scout bees.The simulation results of eight typical functions show that the improved algorithm has achieved good results in convergence speed and accuracy,compared with the basic artificial bee colony algorithm and other similar algorithms.%为提高人工蜂群算法的寻优效率，对算法中跟随蜂和侦察蜂的搜索策略进行了改进，提出了一种反映个体拥挤程度的 crowd 指标，并基于该指标为跟随蜂设计了针对优秀个体的自适应邻域搜索策略；针对侦察蜂的搜索行为，设计了一种较差个体重置机制，以保持种群多样性，防止算法可能出现的早熟收敛。

一种改进型HMM说话人识别算法

一种改进型HMM说话人识别算法陶洁;张会林【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)021【摘要】针对Baum—Welch算法依赖于初始值的选取而容易陷入局部最优解的问题，基于全局优化的思想，提出了一种改进的HMM语音识别算法。

该算法将遗传算法应用到HMM模型训练中，得到了全局最优解。

实验结果表明，所提出的算法使用有效，识别率显著提高。

%In order to avoid Baum-Welch algorithm falling into local optimum, an improved algorithm based on global optimization about training HMM-genetic ~lgorithms is proposed. Experimental result shows that the improved algorithm is practical and effective, the recognition rate is improved significantly.【总页数】3页(P31-32,35)【作者】陶洁;张会林【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200090;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于FMFCC和HMM的说话人识别 [J], 张永亮;张先庭;鲁宇明2.基于改进的HMM算法的说话人识别研究 [J], 徐惠红;栾方军3.一种基于HMMNN的说话人识别模型 [J], 云健;宋馨;王春霞;刘民钢4.优化的HMM算法在文本相关的说话人识别中的研究 [J], 徐惠红5.一种改进的Fuzzy-HMMS算法及其收敛性 [J], 陈旭阳;李兵;张道鸿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。