人工鱼群算法优化的svm在语音识别中的应用

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3、注明引用的内容外，本论文木包含其他个人或集体已经发表或撰写过的硏究成果。对本文的硏究做岀重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承垣。论文作者签名：文日期：；文／－＿Ｖ本婷，关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使巧学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部口送交学位论文的原件与复巧件；运）学校可Ｗ采巧影巧、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；感学校可允许学位论文被查阅或借綺；＠学校可学术交流为目

4、的，■＾复制赠送和交换学位论文；？学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名；、■＾日期：兴ｄ．ｈ＿Ｊ＾＿考伟挣合。《扛、《导师签名；日期；太原理工大学硕士研究生学位论文人工鱼群算法优化的SVM在语音识别中的应用摘要语音作为通信系统中最自然的通信媒介，在任何时候都发挥着巨大的作用。随着信息化社会的不断发展，人们更加期待机器能够听懂人类的语音实现智能化。因此，作为人机交互技术的重要内容，语音识别自然成为了人们研究的热点，现已得到广泛

5、的应用。支持向量机（SVM）是一种新型的机器学习方法，可以有效地解决小样本、过学习、非线性和维数灾难等问题。该模型以统计学理论中的VC维概念和结构风险最小化原理为基础，其学习能力的好坏主要取决于SVM中惩罚因子、核函数与核参数的选取，但目前仍未有统一的理论作指导。利用SVM模型对语音系统进行识别时，其参数的选择会直接影响系统最终的识别效果。选用人工鱼群算法（AFSA）可以实现对支持向量机参数的优化，但该算法容易陷入局部最优，出现早熟收敛现象。因此，本文通过结合混沌模型实现了对人工鱼群算法中各行为的改进

6、，提出了一种混沌人工鱼群算法（CAFSA）优化SVM参数的方法，并采用测试函数进行测试，再将寻优产生的SVM模型运用到韩语库和Aurora2语音库中。实验结果表明，基于混沌人工鱼群算法的SVM模型与基于人工鱼群算法的SVM模型相比，收敛速度明显加快，语音识别率也有不同程度的提高。其次，为了进一步提高系统的语音识别率，缩短最佳参数的寻优时间，本文又提出了一种基于变异人工鱼群算法（MAFSA）的SVM参数优化方法。该算法对AFSA的行为结构进行了改进，引入个体行为和团体行为，I太原理工大学硕士研究生学位论

7、文同时自适应更新了鱼群的视野范围，并通过测试函数对其进行测试和比较，再将寻优的参数应用在韩语库和Aurora2语音库中进行仿真。实验结果表明，变异人工鱼群算法较其他两种优化算法对SVM参数的寻优速度更快，得到的系统语音识别率更高。关键词：支持向量机，参数优化，混沌人工鱼群算法，变异人工鱼群算法，语音识别II太原理工大学硕士研究生学位论文AFSAFORPARAMETERSOPTIMIZATIONANDAPPLICATIONOFSVMINSPEECHRECOGNITIONABSTRACTVoiceisth

8、emostnaturalmediuminthecommunicationsystem,anditplaysanimportantroleatanytime.Withthecontinuousdevelopmentoftheinformationsociety,peopleexpectthemachinetounderstandhumanvoiceandrealizeintelligence.Therefore,asanimportantpartofman