ABC算法改进DHMM：提升语音识别性能

人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法是一篇针对计算机工程与应用领域的研究论文，发表于2012年的《计算机工程与应用》期刊第48卷第28期。随着语音识别在信息技术中的重要性日益提升，离散隐马尔可夫模型（DHMM）因其无记忆和非平稳特性，在语音识别任务中表现出显著优势。然而，经典的矢量量化技术，如LBG算法，其性能受初始码书选择的限制，容易陷入局部最优解。 为解决这个问题，论文提出了将人工蜂群算法（ABC）应用于DHMM语音识别系统的一种创新方法。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体觅食行为的优化算法，它通过模仿蜜蜂寻找蜜源的过程，能够有效地搜索最佳解，避免了传统方法的局限性。在该文中，ABC被用来对语音特征向量进行聚类，生成更优的码书，从而提高DHMM的识别精度和鲁棒性。 具体来说，人工蜂群算法在语音识别流程中扮演了关键角色。首先，它通过模拟蜂群的行为，不断探索和优化潜在的码书组合，每个“蜜蜂”代表一个可能的码书状态，而语音特征向量则被视为“食物源”。算法通过评估每个码书的适应度，即语音识别的性能，来调整蜜蜂的行为，最终找到全局最优的码书配置。这种方法不仅提高了矢量量化的效果，还可能加速训练过程，使得DHMM能够更准确地捕捉语音信号的动态特性。 论文作者宁爱平和张雪英分别来自太原理工大学信息工程学院和太原科技大学电子信息工程学院，他们通过实验验证了人工蜂群算法改进的DHMM在语音识别任务中的实际效能。结果表明，相较于传统的LBG算法，这种基于ABC的方法在识别率和计算效率上都有所提升，为语音识别系统的优化提供了新的思路和技术手段。 总结起来，这篇研究论文通过结合人工蜂群算法和DHMM，展示了如何利用群智能优化策略改进语音识别技术，对于语音信号处理领域尤其是语音识别系统的性能提升具有重要意义。这项工作不仅推动了语音识别技术的发展，也为其他领域中优化问题的求解提供了新的解决方案。