改进型蚁群算法的语音动态规划研究

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针对语音识别中动态时间规整(DTW)对语音端点检测精确性过度依赖、识别时间长及识别效率低等问题。为提高语音识别精度和效率,采用改进型的蚁群算法来处理动态时间规划问题,核心是对基本蚁群算法采用自适应的挥发系数,动态信息素更新策略。用新的状态转移规则以及最优的蚂蚁参数选择等改进方法,使能在较短的时间内能寻找到最佳路径,提高执行效率。仿真实验分别测试了传统DTW算法和基于改进蚁群算法的DTW算法的识别率,结果表明,新算法的全局搜索能力、准确性都优于传统的DTW算法,能有效的提高语音识别系统的效率。
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