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首页> 外文会议>4th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (ISCCSP 2010) >Asexual Reproduction-based Adaptive Quantum Particle Swarm Optimization algorithm for dual-channel speech enhancement
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Asexual Reproduction-based Adaptive Quantum Particle Swarm Optimization algorithm for dual-channel speech enhancement

机译：基于无性繁殖的双通道语音增强自适应量子粒子群算法

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In this paper, we propose an improved particle swarm optimization algorithm, called Asexual Reproduction-based Adaptive Quantum Particle Swarm Optimization (ARAQPSO), for dual-channel speech enhancement. The foundation of a particle optimization algorithm is to intelligently generate and modify the initial randomized solutions. The proposed algorithm is based on Adaptive Quantum Particle Swarm Optimization (AQPSO) technique. Particles that search the problem space have the ability to reproduce asexually, where the fertility of particles is proportional to their fitness. The proposed algorithm applies an adaptive local search around the fitter particles that result in a comprehensive search in prosperous regions of the problem space. Experimental results indicate that the algorithm outperforms AQPSO, SPSO, and the gradient-based NLMS algorithm in the sense of SNR-improvement.
机译：在本文中，我们提出了一种改进的粒子群优化算法，称为基于无性繁殖的自适应量子粒子群优化（ARAQPSO），用于双通道语音增强。粒子优化算法的基础是智能地生成和修改初始随机解。该算法基于自适应量子粒子群算法（AQPSO）。搜索问题空间的粒子具有无性繁殖的能力，其中粒子的肥力与其适应度成正比。所提出的算法在钳工粒子周围应用自适应局部搜索，从而在问题空间的繁荣区域进行全面搜索。实验结果表明，从SNR改善的角度来看，该算法优于AQPSO，SPSO和基于梯度的NLMS算法。

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