Genetic algorithms in speech recognition systems

Abstract In speech recognition, the training process plays an important role. When a good training model for a speech pattern is obtained, this not only enhances the speed of recognition tremendously .but also improves the quality of the overall performance in recognizing the speech utterance. In general, there are two classic approaches for this development, namely Dynamic Time Warping (DTW) and Hidden Markov Model (HMM). In this article, Genetic Algorithm (GA) is applied to solve involved nonlinear, discrete and constrained problems for DTW .Because of the intrinsic properties of GA, the associated non trival K-best paths of DTW can be identified without extra computational cost. The obtained results show the important contribution of the genetic algorithms in temporal alignment through the increasingly small factor of distortion

Méthodologie de conception de contrôleurs intelligents par l'approche génétique (application à un bioprocédé)

Dans ce travail, le problème de conception de contrôleurs flous est étudié. Dans une première partie, on présente un état de l'art sur les techniques utilisées à savoir les algorithmes génétiques et ses différentes variantes, les réseaux de neurones, la logique floue et leurs hybridations. Prenant appui sur cet état de l'art nous proposons une première méthode de conception des contrôleurs flous de Mamdani par algorithmes génétiques simples. Cette méthode est en suite améliorée par l'emploi des algorithmes génétiques hiérarchisés. Ces derniers permettent par le biais de la structure de leurs chromosomes, une meilleure optimisation des paramètres du contrôleur tout en éliminant les règles incohérentes qui peuvent se présenter, comme pour la première méthode, à la fin du processus d'optimisation. La dernière méthode proposée concerne la synthèse des contrôleurs flous de Sugeno. Elle est basée sur une procédure d'apprentissage hybride qui se déroule en deux étapes. Durant la première étape, le contrôleur flou est représenté sous forme d'un réseau de neurones multicouches dont les paramètres sont optimisés par l'algorithme de rétropropagation. Dans la deuxième étape, les paramètres obtenus à l'issue de la première phase sont extraits et optimisés par le NSGA-II suivant un codage hiérarchisé. L'ensemble des ces méthodes est appliqué pour la conduite d'un procédé de fermentation alcoolique en mode continu.In this work, the problem of design of fuzzy controllers is studied. In a first part, we present a state of art on the techniques used, namely the genetic algorithms and its various alternatives, the neural networks, fuzzy logic and their hybridizations. Taking support on this state of art, we propose a first design method of the fuzzy controllers of Mamdani by simple genetic algorithms. Thereafter, this method is improved by the use of the hierarchical genetic algorithms. These algorithms allow, by the means of the structure of their chromosomes, a better optimization of the controller parameters while eliminating the incoherent rules which can arise, as well as for the first method, at the end of the optimization process. The last method suggested relates to the synthesis of the fuzzy controllers of Sugeno. It is based on a hybrid procedure of training which proceeds in two stages. During the first stage, the fuzzy controller is represented in the form of a network of multi-layer neural networks, whose parameters are optimized by the algorithm of retro propagation. In the second phase, the parameters obtained at the end of the first phase are extracted and optimized by the NSGA-II according to a coding arranged hierarchically. These methods are applied for control of an alcoholic fermentation process in continuous mode.TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Contribution à l'étude du diagnostic et de la commande tolérante aux fautes par l'approche structurelle (application aux procédés biologiques)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Intelligent design of fuzzy logic controller using NSGA-II

International audienceThis work proposes a new design method of fuzzy controllers with well-formed membership functions, minimal number of fuzzy rules and optimal values of scale factors. To achieve this goal, we use multiobjective genetic algorithms that optimize simultaneously the number of fuzzy rules through the control gens, and the parameters related to membership functions, conclusions of fuzzy rules and scale factors through parametric genes. The proposed method is applied to a bio-process control problem