【摘 要】
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近年来,随着神经网络在语音识别领域应用中的快速发展,深度学习被应用到声纹识别领域,取得了很好的效果。本文先是介绍了声纹识别的基本理论,说明了语音信号预处理和特征识别的一般方法,而后又介绍了一种基于LSTM神经网络的端对端声纹识别算法,从理论上说明了这种算法的优越性。通过这种算法构建的说话人声纹识别模型,大大节省了模型训练的时间,训练效果较好。
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,浙江理工大学启新学院
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近年来,随着神经网络在语音识别领域应用中的快速发展,深度学习被应用到声纹识别领域,取得了很好的效果。本文先是介绍了声纹识别的基本理论,说明了语音信号预处理和特征识别的一般方法,而后又介绍了一种基于LSTM神经网络的端对端声纹识别算法,从理论上说明了这种算法的优越性。通过这种算法构建的说话人声纹识别模型,大大节省了模型训练的时间,训练效果较好。
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