文章摘要
岳喜才,管桦,叶大田.说话人识别使用遗传RBF网络[J].,2000,19(2):35-38
说话人识别使用遗传RBF网络
Speaker identification using modified radial basis function networks by genetic algorithm
  
中文摘要:
      针对RBF网络普遍采用的一种训练算法所存在的局部最佳问题,本文将遗传算法用于RBF网络训练过程,增强了该网络的全局寻优能力,提高了RBF网络的模式识别性能.说话人识别实验显示,改进训练算法后,RBF网络的说话人识别率有稍许提高.
英文摘要:
      A genetic K-mean clustering algorithm is applied to learning in the hidden layer of radial basis function networks for avoiding only locally optimum solution. The modified radial basis function networks has the ability of global optimization. Experiments showed that the correctness of 10 Chinese speaker identification is improved form 90% to 92%, with 30 seconds speech training and 15 seconds speech test.
DOI:10.11684/j.issn.1000-310X.2000.02.009
中文关键词: 说话人识别  神经网络  遗传算法
英文关键词: Speaker identification  Neural networks  Genetic algorithm
基金项目:
作者单位
岳喜才 清华大学电机系!北京100084
空军工程大学科研部!西安710077 
管桦 清华大学电机系!北京100084
空军工程大学科研部!西安710077 
叶大田 清华大学电机系!北京100084
空军工程大学科研部!西安710077 
摘要点击次数: 1406
全文下载次数: 168
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭