Resumen

Este documento se enfoca en los problemas de baja precisión, largo tiempo de reconocimiento y baja eficiencia de reconocimiento en el reconocimiento del habla en inglés. Con el objetivo de mejorar la precisión y eficiencia del reconocimiento del habla en inglés, se utiliza un algoritmo de colonia de hormigas mejorado para abordar el problema de planificación dinámica del tiempo. El núcleo es adoptar un coeficiente de volatilización adaptativo y una estrategia de actualización de feromonas dinámicas para el algoritmo básico de colonia de hormigas. Mediante el uso de nuevas reglas de transición de estado y selección de parámetros de hormigas óptimas y otros métodos mejorados, se puede encontrar el mejor camino en menos tiempo y mejorar la eficiencia de ejecución. Experimentos de simulación probaron las tasas de reconocimiento del algoritmo tradicional de colonia de hormigas y del algoritmo de colonia de hormigas mejorado. Los resultados muestran que la capacidad de búsqueda global y la precisión del algoritmo de colonia de horm

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Problemas; Precisión; Eficiencia; Algoritmo de colonia de hormigas; Reconocimiento de voz en inglés; Experimentos de simulación
• Keywords:Problems; Accuracy; Efficiency; Ant colony algorithm; English speech recognition; Simulation experiments