【摘 要】
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针对说话人确认中的复杂信道环境干扰问题,提出一种基于深度神经网络的信道自适应方法。该方法首先在不同信道类型下训练得到音素信息相关的深度神经网络模型（deep neural net
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针对说话人确认中的复杂信道环境干扰问题,提出一种基于深度神经网络的信道自适应方法。该方法首先在不同信道类型下训练得到音素信息相关的深度神经网络模型（deep neural networks,DNNs）,将说话人语音的声学特征参数在这些DNNs上进行自适应,得到各信道类型下的深瓶颈特征（deep bottleneck feature,DBF）。然后将这些参数进行拼接并通过PCA降维,最后采用目前最有效的基于身份认证矢量（identity vector,i-vector）的建模技术对降维后的DBF进行建模,得
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