ABC算法优化DHMM的语音识别：提高识别率与鲁棒性

"这篇论文研究了如何通过人工蜂群算法(ABC)改进离散隐马尔可夫模型(DHMM)来提升语音识别系统的性能。传统DHMM语音识别系统依赖于LBG算法进行矢量量化，但LBG算法存在对初始码书选择的敏感性以及易陷入局部最优的问题。为解决这些问题，论文提出了使用ABC算法优化码书的方法，通过模拟蜜蜂寻找食物源的过程，进行迭代优化以获取最优码书。实验结果显示，ABC改进的DHMM语音识别方法相比传统的LBG以及采用粒子群优化初始码书的LBG方法，具有更高的识别率和更强的鲁棒性。该方法结合了ABC算法的全局搜索能力，增强了DHMM在语音识别中的表现。" 这篇研究深入探讨了在语音识别领域，特别是离散隐马尔可夫模型的应用。离散隐马尔可夫模型(DHMM)是一种在模式识别中广泛使用的统计建模工具，尤其在语音处理中表现出色，因为它能处理时变的非平稳信号。然而，DHMM的性能很大程度上取决于矢量量化步骤，即码书的生成。经典的LBG算法在创建码书时可能陷入局部最优，导致识别率降低。 为了解决这个问题，研究人员引入了人工蜂群算法(ABC)，这是一种基于生物群体行为的全局优化算法。ABC算法模仿了蜜蜂寻找花粉的过程，通过模拟工蜂、觅食蜂和侦查蜂的行为，能够在大规模搜索空间中找到全局最优解。论文中，每个食物源代表了一个码书，通过人工蜂群的迭代优化过程，能够生成更加适应语音特征的最优码书。 实验部分对比了ABC改进的DHMM方法与传统的LBG算法以及使用粒子群优化的LBG方法。结果显示，ABC改进的DHMM在语音识别准确性和抗干扰性方面都表现出优势，这表明ABC算法能够有效地避免局部最优，提高码书的质量，进而提升整个语音识别系统的性能。 这篇论文为改进DHMM的语音识别技术提供了一种创新思路，通过结合人工蜂群算法的优化能力，改善了码书生成过程，提高了离散隐马尔可夫模型在复杂环境下的识别效率。这种方法有望在未来的语音识别系统中发挥重要作用，特别是在需要高识别率和鲁棒性的应用中。