[发明专利]一种基于改进ABC算法的朱鹮鸣声码书设计方法

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,…,z_N}，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z_i＝{t₁,t₂,…,t_K}；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y_m，则M个代表矢量可以组成矢量集Y＝{y₁,y₂,…,y_M}。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。

主权项

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＝{z₁,z₂,…,z_N}，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z_i＝{t₁,t₂,…,t_K}；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y_m，则M个代表矢量可以组成矢量集Y＝{y₁,y₂,…,y_M}；在每一个子空间采用改进ABC算法找一个码字代表矢量y_m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x_i(i＝1,2…SN)，每个解x_i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fit_i；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fit_i的计算公式如下：$f\left(i\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\underset{x\∈{\mathrm{\θ}}_m}{\Σ}\left|\right|x-y_m\left|\right|,i=0,1,...,SN$${\mathrm{fit}}_i=\frac{1}{1+f\left(i\right)}---\left(1\right)$f(i)表示训练矢量到每个码字的欧氏距离之和，其中θ_m为第m个子空间的数据集合，M为子空间数；y_m是用来代表一个码字的矢量，x是初始解的集合，即x＝{x₁,x₂,…,x_N}；步骤3、引领蜂进行了一次领域的搜索，并更新食物源位置，即码字；然后引领蜂重新根据最近领域法对每个码书进行聚类划分，计算新的聚类中心，更新码书；引领蜂评价该食物源的好坏，进行贪婪选择；步骤4、按照贪婪选择概率选取新的食物源，引领蜂将新的信息分享给跟随蜂，跟随蜂同引领蜂一样按照步骤3的方法进行邻域搜索、聚类划分和贪婪选择；步骤5、在所有跟随蜂完成邻域搜索过程之后，如果一个解通过limit次循环不能被进一步改良，那么将该食物源就舍弃；若改良过程中有丢弃的可行解，则引领蜂将变成一只侦察蜂，侦查蜂产生一个新的可行解x_ij，并记录下目前最好的食物源位置和它对应的码字y_m；步骤6、若达到种群找到最好的食物源位置或达到最大迭代次数，输出最优码书，否则转步骤3；步骤3中，引领蜂通过下面的更新式子更新食物源位置：$v_{ij}^g=x_{ij}^g+{\mathrm{\φ}}_{ij}(x_{kj}^g-x_{ij}^g)+(1-{\mathrm{\φ}}_{ij})\·(x_{Bj}^g-x_{ij}^g)---\left(2\right)$其中，表示第i个新食物源的位置的第j维分量，表示随机选择食物源的位置第j维分量；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；φ_ij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：

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