【摘 要】
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针对高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)参数最优估计问题,常用的最大期望(Expectation- Maximization, EM)算法对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数,本文
【基金项目】
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深圳大学科学研究基金(200637)资助课题
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针对高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)参数最优估计问题,常用的最大期望(Expectation- Maximization, EM)算法对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数,本文提出了一种GMM参数优化的新方法。将EM算法融入到粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)训练过程,形成了一种新的混合算法,利用PSO的全局探索和EM算法的局部深度搜索的混合策略,粒子在每次迭代中执行PSO速度位置更新和标准EM算法的混合更新操作,在
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