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多层前馈神经网络组的文本无关说话人识别

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本文提出了一种通过聚类和引入中心向量建立起说话人样本特征的方法,利用多层前馈神经网络对特征空间非线性划分能力,实现了一个基于网络组的说话人识别系统.通过对网络组的识别能力进行比较,该方法能较准确快速的训练网络,适应网络容量的增长.在以反映说话人声道特征的LPCC系数作为特征向量试验中,结果令人满意.

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来源
《第七届全国人机语音通讯学术会议》|2003年|305-307|共3页
会议地点厦门
作者
肖剑; 欧贵文;
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作者单位

中国中文信息学会;

中国通讯学会;

中国计算机学会;

中国自动化学会;

中国声学学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
多层前馈神经网络; 文本无关; 说话人识别; 声道特征;

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