摘要
提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高。
On the basis of ,proposed in this paper is a speech recognition based on a parallel genetic time warping (PGTW) algorithm which can be used to solve some problems difficult to solve by the dynamic time warping (DTW):① to relate the normalization factor M with the actual warping path,② to provide multiple paths in a natural way,and ③ to improve the recognition rate that is affected by the correctness of measureing the endpoint constrains.Also set up is a data base for the performance test of PGTW,by which...
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
1996年第10期64-71,共8页
Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金
广东省自然科学基金
关键词
基因算法
语音识别
动态时间规正
模式匹配
genetic algorithms
speech recognition
dynamic time warping
template matching
