【摘 要】
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本文利用主分量神经网络分析法(PCANN)和反向传播神经网络,提出了一种具有较强自适应性和较高识别率的说话人识别方法.在此算法过程中,主分量分析法主要是对语音信号的原始特
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本文利用主分量神经网络分析法(PCANN)和反向传播神经网络,提出了一种具有较强自适应性和较高识别率的说话人识别方法.在此算法过程中,主分量分析法主要是对语音信号的原始特征作分析以得到更好的特征参数;BP神经网络则是作为一个分类器对说话人进行分类.文章将主分量分析与BP神经网络相结合,提高了识别的正确率,增强了系统抗噪声能力,减少了训练时间和计算量,同时简化了网络结构.
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