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矢量量化在语音识别中有着重要的作用。经典的K均值算法收敛速度快,但极易收敛于局部最佳点;其它的一系列改进算法在克服其局部收敛问题的同时,又显著增加了运算量。本文提出了用模拟退火算法实现语音识别中的矢量量化过程,能够较好地协调运算量和收敛质量之间的矛盾。文章讨论了具体算法,并给出了实验数据。结果表明该方法的综合性能优于现有算法,具有较高的实用价值。