【摘 要】
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针对目前声纹识别中常用的模式识别算法(LPCC、MFCC等)的不足,为了提高声纹识别系统性能,本研究提出将小波分析和BP神经网络—小生境遗传优化算法(BP-GA)用于声纹识别中。该
【机 构】
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国防科技大学信息通信学院; 92815部队装备部;
【基金项目】
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中国博士后资助基金(编号:2017M623393)
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针对目前声纹识别中常用的模式识别算法(LPCC、MFCC等)的不足,为了提高声纹识别系统性能,本研究提出将小波分析和BP神经网络—小生境遗传优化算法(BP-GA)用于声纹识别中。该算法首先采用小波分析对语音信号提取信号时域频域特征变量,然后通过小生境遗传算法克服传统多层人工神经网络在训练时存在易陷入局部极小值的问题,最后采用小波特征变量做为优化后的神经网络的训练数据得到最终声纹识别算法。实验结果表明采用小波分析和BP神经网络—小生境遗传算法的声纹识别性能相对传统识别算法具有识别速度快、识别率高、错误率低、能够自动纠错,对于不同的发音人具有鲁棒性等优点。
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