改进K中心点算法提升语音分组识别效率与精度

在语音分组识别的研究领域，传统的K均值聚类和K中心点算法在处理大规模数据时面临着挑战：分组数量过多可能导致识别率降低，而分组数量过少则会延长识别时间。为解决这个问题，本文提出了一种改进的K中心点语音分组识别算法。该算法的核心步骤包括： 1. 预处理与特征提取：首先，对同一语音进行分段处理，并利用均值降维技术，这有助于消除同一语音内部可能存在的差异性，使得数据在后续聚类过程中更具代表性。 2. K中心点聚类：接着，将不同语音应用K中心点算法进行分组。K中心点算法相较于K均值，它选择的是每个组的中心点，而不是一个代表性的点，这样可以增加分组的稳定性，从而提高识别的准确性。 3. 优化识别流程：在识别阶段，算法先通过计算欧氏距离判断待识别语音属于哪个语音组，这个步骤减少了不必要的计算量，提高了识别效率。然后，只在对应的语音组内部进行模式匹配，进一步减少了识别时间。 4. 实验验证：实验结果显示，与传统的K均值聚类和K中心点算法相比，改进后的算法在保持较高识别率的同时，显著减少了识别所需的时间，这对于实时性和效率要求较高的语音识别应用具有实际价值。 5. 应用背景：该研究得到了四川信息职业技术学院AI应用技术研究中心的支持，专注于工业机器人语音识别与应用技术的研究，说明了这项工作在实际工程中的潜在应用前景。 这种改进的K中心点语音分组识别算法通过优化数据处理和识别流程，有效地解决了语音分组识别中的性能瓶颈问题，有望提升语音识别系统的实用性和性能表现。