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为了解决传统高斯混合模型GMM（Gaussian mixture model）的训练方法对模型初值十分敏感、在实际训练中极易得到局部最优模型参数的问题，提出了一种GMM模型参数训练的新方法。将遗传算法与基于模糊聚类分析的GMM参数估计相结合，形成一种新的混合算法，对模型参数进行全局优化，提高了参数估计的准确性。采用自适应交叉和变异算子，同时利用模糊最小目标函数FMOF（Fuzzy Minimum Objection Function）准则对模型参数进行重估，提高了算法的搜索效率，加快了算法的收敛速度。使用