【摘 要】
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由于经典的说话人识别算法都是将特征提取和模式分类分开进行的,这导致特征的选取对分类影响很大,更增加了算法的复杂度。利用卷积神经网络(CNN)的结构优势,文章提出一种基于
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学智能信息处理研究所
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由于经典的说话人识别算法都是将特征提取和模式分类分开进行的,这导致特征的选取对分类影响很大,更增加了算法的复杂度。利用卷积神经网络(CNN)的结构优势,文章提出一种基于卷积神经网络分类的说话人识别算法。算法首先对原始语音信号计算语谱图,对获得的语谱图采用卷积神经网络进行分类,分类的结果即为类别。通过真实语音库和TIMIT库测试表明,本算法取得了较高的识别率,说明这是一种有效的说话人识别方法。
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