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本文提出了一种新的说话人码本的优化设计方法-粒子对协同优化算法，应用于矢量量化的说话人辨认．此算法利用两个初始粒子对分别在每次迭代中执行粒子群优化算法的速度、位置更新和标准LBG算法实现并行搜索最优码本，粒子对由两个粒子构成，每隔一定的迭代次数通过交换粒子实现粒子对间的信息交流，最后分别选出两个较优粒子组成精英粒子对进一步搜索．此算法避免传统LBG算法陷入局部最优的缺点．实验结果表明，本算法始终稳定地取得显著优于LBG、FCM、FRLVQ-FVQ、FEP和PSO算法的说话人辨认性能，较好地解决了初始码本影