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在粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)和混合蛙跳算法(Shuffled Frog-Leaping Algorithm,SFLA)的基礎(chǔ)上，該文提出了一種新的混合粒子對優(yōu)化(Shuffled Particle-Pair Optimizer, SPPO)算法，應(yīng)用于矢量量化的說話人識別。該算法將全局信息交換和局部深度搜索相結(jié)合尋求最佳的說話人碼本。群體按適應(yīng)值分為3個粒子對，每個粒子對由兩個粒子構(gòu)成，按先后順序執(zhí)行PSO 算法中的速度位置更新和LBG 算法以實現(xiàn)局部細
致搜索，間隔一定的迭代次數(shù)通過SFLA 混合策略實現(xiàn)粒子對間的信息交換，從而使群體向全局最優(yōu)解靠近。實驗結(jié)果表明，本算法始終穩(wěn)定地取得顯著優(yōu)于LBG，F(xiàn)CM，F(xiàn)RLVQ-FVQ 和PSO 算法的說話人識別性能，較好地解決了初始碼本影響的識別性能的問題，且在計算時間和收斂速度方面有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢。
致搜索，間隔一定的迭代次數(shù)通過SFLA 混合策略實現(xiàn)粒子對間的信息交換，從而使群體向全局最優(yōu)解靠近。實驗結(jié)果表明，本算法始終穩(wěn)定地取得顯著優(yōu)于LBG，F(xiàn)CM，F(xiàn)RLVQ-FVQ 和PSO 算法的說話人識別性能，較好地解決了初始碼本影響的識別性能的問題，且在計算時間和收斂速度方面有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢。
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