【摘 要】
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针对时延神经网络算法(TDNN)在声纹识别过程中,随着神经网络深度的增加,存在梯度消失、网络退化以及在噪声环境下鲁棒性欠佳的问题,提出一种改进的时延神经网络算法(ResTDNN)
【机 构】
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贵州师范大学物理与电子科学学院,贵州省教育厅汽车电子技术特色重点实验室,贵州省射电天文数据处理重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重点项目(黔科合基础[2019]1432),国家自然科学基金项目(61662010),贵州省科技计划项目联合资金项目(黔科合LH字[2017]7347号),贵州师范大学资助博士科研项目(GZNUD[2017]32号)。
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针对时延神经网络算法(TDNN)在声纹识别过程中,随着神经网络深度的增加,存在梯度消失、网络退化以及在噪声环境下鲁棒性欠佳的问题,提出一种改进的时延神经网络算法(ResTDNN)。该算法首先利用残差神经网络(ResNet)的输入层能对输出层进行不断修正以减少特征信息损失的特点,在TDNN网络结构中引入了残差神经网络,直接对TDNN网络结构进行修改,使得神经网络退化现象得到缓解并提高了声纹识别系统的鲁棒性。其次,在网络结构中利用批量归一化处理来减少内部协变量的移位,进而改善了梯度消失的现象。最后通过在Ais
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