【摘 要】
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基于神经网络的生物特征识别通常需要大量训练样本,目标数据集不足使得神经网络难以获得实际应用。在小样本声纹识别中,为提高识别的准确率,结合卷积神经网络与迁移学习提出
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,长江大学电子信息学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272147);长江大学青年基金项目(2016cqn10);大学生创新创业训练计划基金项目(2017009)
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基于神经网络的生物特征识别通常需要大量训练样本,目标数据集不足使得神经网络难以获得实际应用。在小样本声纹识别中,为提高识别的准确率,结合卷积神经网络与迁移学习提出一种基于小样本的说话人识别方法。在卷积过程中引入快速批量归一化 (fast batch normalization,FBN),提高深度神经网络收敛速度。将预训练模型中的全连接层改为RBM (restricted Boltzmann machine),用小样本声纹训练RBM和分类器,RBM能够进一步学习小样本声纹特有的高阶特征,消除在迁移过程中声纹
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