基于DNN与基音周期的说话人识别

张学祥; 雷菊阳

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基于DNN与基音周期的说话人识别

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cqvip:传统说话人识别框架大多建立在高斯混合模型(GMM)上的,然而这种浅层学习模型不能有效地表征数据特征之间的高阶相关性,识别效果较差。本文提出一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)与基音周期(Pitch Period,PP)相结合的说话人识别方法,模型主线识别以对数梅尔滤波器组特征参数作为DNN的输入,通过训练DNN模型提取说话人的声纹特征;针对DNN模型阈值设定人的主观性影响,利用动态时间规整技术匹配说话人基音周期进行辅助识别。实验结果表明,这种双重识别方法等错误率可以达到1. 6%,较DNN系统与EM-GMM系统等错误率分别降低了1. 2%和2. 4%,并且在噪声环境中仍具有较好的鲁棒性。

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来源
《计算机与现代化》 |2020年第1期|122-126|共5页
作者
张学祥; 雷菊阳;
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作者单位

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海 201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度神经网络; 基音周期; 说话人识别; 动态时间规整; 双重识别;

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