一种基于改进abc算法的朱鹮鸣声码书设计方法
【专利说明】-种基于改进ABC算法的朱i自鸣声码书设计方法 【技术领域】
[0001] 本发明设及音频识别技术领域，特别设及一种朱誤鸣声码书设计方法。 【【背景技术】】
[0002] 朱誤，是我国一级保护动物，世界稀有珍禽。通过朱誤的叫声来识别朱誤的行为， 能够进一步的了解朱誤，从而达到保护朱誤的重要现实意义。陕西师范大学的白雅等人通 过对比朱誤和人的发声机理，借鉴语音模型，建立了朱誤鸣声信号的终端模型，包括声道模 型、声源模型和激励模型。码书设计是朱誤叫声识别系统模型中的重要技术。传统的LGB 算法在码书设计时容易陷入局部最优解。因此，许多学者将模糊智能和群体智能优化算法 在码书设计上得W应用。基于人工蜂群算法的码书设计就是其中一种比较有效的算法。
[0003] 人工蜂群算法（ABC)是近年来模拟蜂群觅食行为的一种群体智能方法，是由 Kar油oga于2001年提出，它源于对蜜蜂采蜜行为的研究。由于ABC算法结构简单，鲁椿性 强，已被广泛应用。用于人工蜂群算法优化函数，仿真结果表明ABC算法比遗传算法、差分 进化算法、粒子群算法具有较好的优化性能或相似性能。但是现有人工蜂群算法应用于码 书设计时的随机性比较大，难W获得最佳码书。 【
【发明内容】
】
[0004] 本发明的目的在于提出一种基于改进ABC算法的朱誤鸣声码书设计方法，该方法 不仅提高了速率还有很好的鲁椿性。
[0005] 为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
[0006] 一种基于改进ABC算法的朱誤鸣声码书设计方法，包括W下步骤：
[0007] 将采集到的朱誤所有行为的鸣声数字化为一个N维的矢量Z= {zi，Z2,…，zj，Z 是一个有由N个k维特征矢量构成的训练序列，N表明有N种朱誤行为发出的鸣声，其中第 i个特征矢量记为Zi= …，tj ;将该些特征矢量Z按照最近邻域法划分成M个互不 相交的子空间，在每一个子空间采用改进ABC算法找一个码字代表矢量y。，则M个代表矢量 可W组成矢量集Y = (y。72,…，yiJ。
[000引优选的，在每一个子空间采用改进ABC算法找一个码字代表矢量yj.的过程包括：
[0009] 步骤1、设置改进ABC算法的各项参数；设置食物源的个数SN，即可能的码字个数； 预先确定的最大循环次数limit,迭代次数MCN ;
[0010] 步骤2、初始化捜索子空间凍用LPCC线性预测倒谱系数和MFCC美尔倒谱系数提 取出对应子空间的N维特征矢量，生成初始解Xi(i = 1，2-SN)，每个解Xi是一个N维的向 量；若初始解为最优解，则计算蜂群个体适应度fiti;否则，继续初始化种群，直到初始化的 解为最优解；蜂群个体适应度fiti的计算公式如下：
[0011]
【主权项】
1. 一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 将采集到的朱鹮所有行为的鸣声数字化为一个N维的矢量Z= {Zl，z2，…，zN}，Z是一 个有由N个k维特征矢量构成的训练序列，N表明有N种朱鹮行为发出的鸣声，其中第i个 特征矢量记为Zi= ，…，tK};将这些特征矢量Z按照最近邻域法划分成M个互不相交 的子空间，在每一个子空间采用改进ABC算法找一个码字代表矢量ym，则M个代表矢量可以 组成矢量集Y=匕，y2,…，yM}。
2. 根据权利要求1所述的一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在 于，在每一个子空间采用改进ABC算法找一个码字代表矢量ym的过程包括： 步骤1、设置改进ABC算法的各项参数：设置食物源的个数SN，即可能的码字个数；预 先确定的最大循环次数limit，迭代次数MCN; 步骤2、初始化搜索子空间：采用LPCC线性预测倒谱系数和MFCC美尔倒谱系数提取出 对应子空间的N维特征矢量，生成初始解xji= 1，2-SN)，每个解Xi是一个N维的向量； 若初始解为最优解，则计算蜂群个体适应度fiti;否则，继续初始化种群，直到初始化的解 为最优解；蜂群个体适应度fih的计算公式如下：
f(i)表示训练矢量到每个码字的欧氏距离之和，其中0m为第m个子空间的数据集合，M为子空间数；ym是用来代表一个码字的矢量，x是初始解的集合，即x={xx2，…，xN}; 步骤3、引领蜂进行了一次领域的搜索，并更新食物源位置，即码字；然后引领蜂重新 根据最近领域法对每个码书进行聚类划分，计算新的聚类中心，更新码书；引领蜂评价该食 物源的好坏，进行贪婪选择； 步骤4、按照贪婪选择概率选取新的食物源，引领蜂将新的信息分享给跟随蜂，跟随蜂 同引领蜂一样按照步骤3的方法进行邻域搜索、聚类划分和贪婪选择； 步骤5、在所有跟随蜂完成邻域搜索过程之后，如果一个解通过limit次循环不能被 进一步改良，那么将该食物源就舍弃；若改良过程中有丢弃的可行解，则引领蜂将变成一只 侦察蜂，侦查蜂产生一个新的可行解Xij，并记录下目前最好的食物源位置和它对应的码字 ym； 步骤6、若达到种群找到最好的食物源位置或达到最大迭代次数，输出最优码书，否则 转步骤3。
3. 根据权利要求2所述的一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在 于，步骤3中，引领蜂通过下面的更新式子更新食物源位置： +4(4 -4)+(i-4).(4 -4) (2) 其中，<表示第i个新食物源的位置的第j维分量，4表示随机选择食物源的位置第 j维分量；xf:表示第i个初始食物源的位置第j维分量，对应当前历史最优食物源的第j维分量；随迭代次数的增加自适应变化的权值，在引领蜂搜索中用下式： (3) (4) 在跟随蜂搜索中用下式： 其中，式中iter表示迭代次数，rand表示选择的[0,1]的随机数。
4. 根据权利要求2所述的一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在 于，步骤3中引领蜂根据式（5)评价该食物源的好坏，进行贪婪选择：
(5) 式中maxfib是所有食物源的最大适应度，式中minfiti是所有食物源的最小适应 度；Pi为码字的贪婪选择概率。
5. 根据权利要求2所述的一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在 于，步骤5中侦查蜂按照下式产生一个新的可行解xij: Xij= x minJ+rand (0, 1) (xmaxJ-xminJ) (6) 其中jG{1，2,…，N} ;xMXj是离初始食物源最远的位置的第j维分量，x_表示离初 始食物源最近的位置的第j维分量；rand表示随机数。
6. 根据权利要求2所述的一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在 于，步骤3和步骤4对码字进行重新划分时，如果出现聚类中无训练矢量的情况，采用随机 地从其他参与划分的码字中取出距离该区域质心最远的码字，将这个码字放入没有码字的 空区域，反复整个划分过程，直到所有区域都有码字。
7. 根据权利要求2所述的一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，其特征在 于，SN= 20;limit= 4;MCN= 10。
【专利摘要】本发明公开了一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法，将采集到的朱鹮所有行为的鸣声数字化为一个N维的矢量Z＝{z1,z2,…,zN}，Z是一个有由N个k维特征矢量构成的训练序列，N表明有N种朱鹮行为发出的鸣声，其中第i个特征矢量记为zi＝{t1,t2,…,tK}；将这些特征矢量Z按照最近邻域法划分成M个互不相交的子空间，在每一个子空间采用改进ABC算法找一个码字代表矢量ym，则M个代表矢量可以组成矢量集Y＝{y1,y2,…,yM}。本发明中加入了扰动因子，使得改进的人工蜂群算法，在优化初起时，个体的解空间范围内具有较高的搜索能力，避免过早陷入局部最优，加快了收敛。在待测音频内进行搜索时，较传统的LBG算法和标准人工蜂群算法更具有较快的速度和较好的鲁棒性。
【IPC分类】G10L17-26
【公开号】CN104616656
【申请号】CN201410826509
【发明人】王民, 曹清菁, 张炜炜, 张立材, 卫铭斐, 王佳丽, 毛力, 刘利, 王燕妮, 朱晓娟
【申请人】西安建筑科技大学
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2014年12月25日