【摘 要】
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传统说话人识别框架大多建立在高斯混合模型(GMM)上的,然而这种浅层学习模型不能有效地表征数据特征之间的高阶相关性,识别效果较差。本文提出一种基于深度神经网络(Deep Neu
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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传统说话人识别框架大多建立在高斯混合模型(GMM)上的,然而这种浅层学习模型不能有效地表征数据特征之间的高阶相关性,识别效果较差。本文提出一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)与基音周期(Pitch Period,PP)相结合的说话人识别方法,模型主线识别以对数梅尔滤波器组特征参数作为DNN的输入,通过训练DNN模型提取说话人的声纹特征;针对DNN模型阈值设定人的主观性影响,利用动态时间规整技术匹配说话人基音周期进行辅助识别。实验结果表明,这种双重识别方法等错误率可以达到1
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