【摘 要】
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径向基函数神经网络具有结构简单和学习速度快等特点,因此常被用作语音转换的模型。隐层核函数的中心是影响径向基函数神经网络性能的重要参数,而传统的K-均值聚类算法受初值
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏省通信与网络技术工程研究中心
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径向基函数神经网络具有结构简单和学习速度快等特点,因此常被用作语音转换的模型。隐层核函数的中心是影响径向基函数神经网络性能的重要参数,而传统的K-均值聚类算法受初值影响大,全局优化的效果不佳。所以,选择合适的优化算法来调整RBF网络核函数的中心参数,能改善整个网络的性能,从而提升语音转换的效果。而粒子群算法是一种基于迭代的优化算法,具有容易实现、算法参数少、收敛快和突出的全局寻优能力等特点。提出了一种改进的粒子群算法,优化了径向基函数的中心以提高网络性能,便于更准确地获得说话人与目标人之间谱包络的映射关系
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