人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法

针对离散隐马尔可夫(Discrete Hidden Markov Model,DHMM)语音识别系统中LBG算法对初始码书的依赖性和易陷入局部最优解的问题,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法对语音特征参数进行矢量量化,从而得到最优码书,提出了ABC改进DHMM的孤立词语音识别方法。先提取语音信号的特征参数,然后用ABC算法中每个食物源表示一个码书,以人工蜂群进化的方式对初始码书进行迭代而获得最优码书,最后把最优码书的码矢标号代入DHMM模型进行训练和识别。实验结果表明,ABC改进的DHMM语音识别方法与传统的LBG及粒子群优化初始码书的LBG的DHMM语音识别方法相比具有较高的识别率和较好的鲁棒性。     

应用协同进化的图像矢量量化码书设计方法

为了减小LBG算法对初始码书的依赖性,提高跳出局部最优的能力,提出了一种基于协同进化的矢量量化码书设计方法（Coevolution Based LBG,CLBG）。该算法根据码书在同其他码书竞争中的表现来衡量码书的适应度。实验结果表明：CLBG有效地减小了算法对初始码书的依赖性,所得码书性能超过了其他典型的改进码书设计方法。     

基于免疫猫群优化算法的矢量量化的码书设计及语音识别

在矢量量化的码书设计过程中,针对传统的LBG算法对初始码书选取的依赖性及易陷入局部最优的缺陷,提出基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计.将整个种群分为搜索组和跟踪组,运用克隆扩增算子在搜寻组中进行局部搜索,根据适应度值大小调节变异个体数目,保持解的多样性.运用动态疫苗提取与接种算子使跟踪组个体基因与疫苗进行交叉变异,向最优解靠拢,防止无监督交叉变异可能引起的退化现象.通过浓度平衡算子和选择算子更新子代种群,防止种群"早熟".将训练出全局最优码书输入到HMM模型进行训练和识别,实验结果表明,基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计不依赖于初始码书选取,鲁棒性强且降低语音识别误差率.     

基于自组织特征映射网络的模糊矢量量化算法

自组织特征映射（SOFM）是一种常用的矢量量化算法，它具有设计码书不依赖于初始码书等优点。模糊矢量量化算法（FVQ）将模糊关系引入码书的设计，训练矢量与码矢之间的模糊关系用隶属函数表示。本文提出了一种基于自组织特征映射网络的模糊矢量量化算法（FSOFM），FSOFM算法将SOFM网络的调节节点邻域看作训练矢量的模糊集，网络权值学习步长的选择依赖于隶属函数。由于设计码书的评价一般采用最小均方误差准则，而隶属函数是训练矢量与码矢之间距离的函数，FSOFM算法保证了网络的全局成优化和网络权值的局部调整一致；因此，FSOFM算法能够优化码书的设计，改善设计码书的性能。此外，FSOOFM算法还具良好的适应性，当网络的将LBG、SOFM、FVQ和FOSOFM算法用于一组具有不同边缘特性的图像的矢量量化中，我们发现采用FSOFM算法进行矢量量化的所有图像都具有最高的峰值信噪比PSNR。     

初始码字间距最大化的矢量量化码书设计算法

目前对传统LBG算法的改进措施一般以增加时间开销作为代价.本文提出一种新的矢量量化码书设计改进措施--初始码字间距最大化:初始码书中的码字全部来自输入的训练矢量,且每一个新的初始码字尽可能地远离现有的码字,实验结果表明:本算法完全消除了空胞腔现象,更有效地避免了局部最优,能获得质量更高的码书;收敛速度快,具有较低的时间消耗.本算法在时间开销以及码书质量这两个方面都优于传统LBG和基于人工蚁群优化的码书设计算法等改进算法.     

基于主分量分析和遗传算法的码书设计算法

提出了一种高效的矢量量化码书设计算法．首先采用主分量分析对训练矢量排序以减少计算复杂度，然后充分利用遗传算法的全局优化能力计算得到接近全局最优的矢量量化码书．实验结果表明：该算法的计算时间少于经典的LBG算法，而且当码书大小不超过64时，所生成的码书性能比LBG算法有明显提高．     

均值与矢量量化复合快速图像编码算法

矢量量化是一种有效的数据压缩技术,由于其算法简单,具有较高的压缩率,因而被广泛应用于数据压缩编码领域。通过对图像块灰度特征的研究,根据图像的平滑与否,提出了对图像进行均值和矢量量化复合编码算法,该算法对平滑图像块采用均值编码,对非平滑块采用矢量量化编码。这不仅节省了平滑码字的存储空间,提高了码书存储效率,并且编码速度大大提高。同时采用码字旋转反色（2R）压缩算法将码书的存储容量减少到1/8,并结合最近邻块扩展搜索算法（EBNNS）对搜索算法进行优化。在保证图像画质的前提下,整个系统的图像编码速度比全搜索的普通矢量量化平均提高约7.7倍。     

矢量量化的初始码书算法

矢量量化的初始码书设计是很重要的,影响或决定着其后码书形成算法的迭代次数和最终的码书质量。针对原有的初始码书算法在性能上随机性强与信源匹配程度不高的问题,提出一种对于训练矢量实施基于分量的和值排序,然后做分离平均的初始码书形成算法。算法使用了矢量的特征量,脱离了对于图像结构因数的依赖,能产生鲁棒性较好的初始码书。实验证明了该方法的有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。     

说话人识别中随机局部搜索算法的研究

目前在矢量量化的码本训练中经典的聚类方法是LBG算法,但该算法的主要缺陷是对初始码书的依赖性较大,容易过早地陷入局部极小.本文在基于矢量量化的说话人识别中研究了一种随机局部搜索的聚类算法.该算法不依赖初始条件,结构规则,容易实现,效果好,具有很优越的全局优化搜索能力,在语音参数聚类实验中表现出了很好的性能,得到的码书质量也优于经典的LBG-算法,从而为在基于矢量量化的说话人识别中设计准全局最优码书提供了一种新思路.     

基于遗传LBG的图像矢量量化改进算法

矢量量化在图像压缩中有着举足轻重的地位。码书的设计是算法的关键,经典的LBG聚类算法由于对初始码书的选择非常敏感会导致不同的量化效果。把遗传算法和LBG算法相结合,充分利用LBG算法的局部搜索能力和遗传算法的全局寻优能力,能够在大大改善码本质量的同时加快算法的收敛速度。