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在粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)和混合蛙跳算法(Shuffled Frog-Leaping Algorithm,SFLA)的基礎(chǔ)上，該文提出了一種新的混合粒子對(duì)優(yōu)化(Shuffled Particle-Pair Optimizer, SPPO)算法，應(yīng)用于矢量量化的說(shuō)話(huà)人識(shí)別。該算法將全局信息交換和局部深度搜索相結(jié)合尋求最佳的說(shuō)話(huà)人碼本。群體按適應(yīng)值分為3個(gè)粒子對(duì)，每個(gè)粒子對(duì)由兩個(gè)粒子構(gòu)成，按先后順序執(zhí)行PSO 算法中的速度位置更新和LBG 算法以實(shí)現(xiàn)局部細(xì)
致搜索，間隔一定的迭代次數(shù)通過(guò)SFLA 混合策略實(shí)現(xiàn)粒子對(duì)間的信息交換，從而使群體向全局最優(yōu)解靠近。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法始終穩(wěn)定地取得顯著優(yōu)于LBG，F(xiàn)CM，F(xiàn)RLVQ-FVQ 和PSO 算法的說(shuō)話(huà)人識(shí)別性能，較好地解決了初始碼本影響的識(shí)別性能的問(wèn)題，且在計(jì)算時(shí)間和收斂速度方面有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢(shì)。
致搜索，間隔一定的迭代次數(shù)通過(guò)SFLA 混合策略實(shí)現(xiàn)粒子對(duì)間的信息交換，從而使群體向全局最優(yōu)解靠近。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法始終穩(wěn)定地取得顯著優(yōu)于LBG，F(xiàn)CM，F(xiàn)RLVQ-FVQ 和PSO 算法的說(shuō)話(huà)人識(shí)別性能，較好地解決了初始碼本影響的識(shí)別性能的問(wèn)題，且在計(jì)算時(shí)間和收斂速度方面有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢(shì)。
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