【摘 要】
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传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆理工大学两江人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61173184);重庆市自然科学基金项目(cstc2018jcyjAX0694)
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传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。将原始语音转换为固定长度语谱图,顺序进入CNN、LSTM,结合网络进行训练以及声纹特征学习。通过对比CNN、LSTM以及DNN网络,验证CNN-LSTM网络在声纹识别中具有较少迭代次数情况下高准确率的特性。经实验结果可以得出,语音空间特征及时序特征均是声纹识别中重要的影响因素,实
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