蚁群优化模糊C-均值聚类在声纹识别中的高效应用

胡恒滔和龙建忠在2007年的论文中探讨了如何将蚁群算法（ACG）应用于模糊C-均值聚类算法，以改进声纹识别的性能。声纹识别是一种生物识别技术，通过分析语音信号的特性来识别说话人的身份。传统的模糊C-均值（FCM）聚类算法在选择聚类中心时容易受到随机初始化的影响，导致算法可能陷入局部最优解，而不能找到全局最优的聚类结果。 蚁群算法源自自然界中蚂蚁寻找食物路径的现象，具有全局优化和并行搜索的特点，能够有效地处理复杂的优化问题。论文中，研究者利用蚁群算法的这一优势，来克服FCM算法在确定聚类中心和数量时的局限性。蚁群算法能够动态地调整聚类中心，避免陷入局部最优，从而提高聚类的准确性和稳定性。 在声纹识别的应用中，首先需要从语音信号中提取特征矢量集。这通常包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、零交叉率、能量等特征参数。然后，使用改进后的模糊C-均值聚类算法对这些特征矢量进行分析，将它们分配到最接近的聚类中。由于蚁群算法的引入，聚类过程更加鲁棒，不易受初始条件影响，能够更好地捕捉到语音信号的内在结构。 实验结果显示，这种结合蚁群算法的模糊C-均值聚类方法提高了声纹识别的准确性和识别率，同时也简化了计算过程。此外，由于其对噪声和环境变化的抵抗能力增强，该算法具有较好的鲁棒性，这对于实际应用中的声纹识别系统来说至关重要。 论文的关键词涵盖了蚁群算法、模糊C-均值聚类、特征提取以及声纹识别，表明研究主要集中在这些领域。文章编号和分类号则指出了它属于计算机科学和技术的范畴，具体为TP391.4，文献标识码A表示这是一篇学术研究论文。 这项工作为声纹识别提供了一个新的优化策略，通过结合蚁群算法和模糊C-均值聚类，提高了聚类效果，进而提升了声纹识别的性能。这种方法对于未来声纹识别系统的设计和改进有着重要的参考价值。