改进的遗传-蚁群聚类算法优化高斯混合声纹识别的初始值选择

本文主要探讨了"高斯混合声纹识别模型在EM训练中初始值选择问题的研究"。作者殷海宁，来自河海大学电气工程学院，针对声纹识别领域的关键问题进行了深入研究。高斯混合模型（GMM），作为一种常用的方法，通过线性组合的高斯概率密度函数来描述说话人的语音特征。在声纹识别过程中，GMM首先通过分类训练生成初始模型，然后利用EM算法进行优化。 EM训练算法在声纹识别中的作用至关重要，因为它能够逐步估计数据的真实分布并更新模型参数。然而，初始值的选择对最终识别效果有着显著影响。传统的初始值选择方法如K均值算法，由于其局限性，往往无法提供最优的参数初始化。文章提出了一种创新策略，即结合遗传算法和蚁群聚类算法，以改进初始模型的构建。 传统的K均值算法是一种局部聚类方法，它可能陷入局部最优，而遗传算法和蚁群算法的优势在于全局搜索能力。作者提出的这种新方法在实际应用中显示出优于K均值算法的性能，特别是在高斯混合声纹识别系统中。这种方法能更有效地估计各高斯分布的参数，从而提高识别精度和鲁棒性。 声纹识别技术，作为生物认证技术的一种，基于说话人的独特语音特征进行辨识。自60年代以来，随着技术的发展，特别是高斯混合模型的引入，声纹识别技术的准确性和实用性得到了显著提升。在90年代以后，GMM因其易用性和有效性成为主流技术之一。 总结来说，本文的核心研究内容集中在如何通过遗传算法和蚁群聚类算法优化高斯混合模型在声纹识别中的EM训练，以提高模型的稳定性和识别准确性。这一研究对于提升声纹识别系统的性能具有实际意义，并为该领域提供了新的思考方向。