【摘 要】
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语音信号声学特征的选取和训练深度神经网络的方式对提升说话人识别系统的性能至关重要,本文提出了基于特征引导和多任务学习的聚合卷积神经网络的说话人识别方法,论文总体工作如下:1.研究了时域特征引导卷积神经网络学习的方法,提出了一种基于特征引导的聚合卷积神经网络的说话人识别方法。首先,提取说话人语音信号的滤波器组特征,并将其输入卷积神经网络中。其次利用统计池化层提取每层卷积层输出特征的均值向量和标准差向
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于深度神经网路的说话人分离和识别算法的研究”（项目编号:61866024）；
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语音信号声学特征的选取和训练深度神经网络的方式对提升说话人识别系统的性能至关重要,本文提出了基于特征引导和多任务学习的聚合卷积神经网络的说话人识别方法,论文总体工作如下:1.研究了时域特征引导卷积神经网络学习的方法,提出了一种基于特征引导的聚合卷积神经网络的说话人识别方法。首先,提取说话人语音信号的滤波器组特征,并将其输入卷积神经网络中。其次利用统计池化层提取每层卷积层输出特征的均值向量和标准差向量,并将均值向量和标准差向量拼接,得到每层卷积层的统计特征。然后所有卷积层的统计特征作为聚合层的输入,得到聚合特征。最后将语音信号的引导向量与聚合特征进行级联,得到引导特征,将引导特征作为分类器的输入,实现说话人识别。2.研究了有监督学习和无监督学习相结合的多任务学习方法,提出了一种基于多任务学习的卷积神经网络的说话人识别方法。首先将滤波器组特征作为卷积神经网络的输入,其次利用统计池化层提取每一层卷积层输出特征的统计特征,将所有卷积层的统计特征作为聚合层的输入,得到聚合特征。然后将语音信号的引导向量与聚合特征进行级联,得到引导特征,最后将引导特征作为全连接层和Softmax层的输入。该方法通过共享Softmax层前所有的网络,并在分类器的第一个全连接层后加上另一个全连接层,用来重构语音信号的引导向量,最后利用交叉熵损失和重构损失联合训练卷积神经网络,实现说话人识别。
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