基于改进TDNN的带噪声纹识别算法

罗娅娅; 杨乘; 张旺; 余萍

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基于改进TDNN的带噪声纹识别算法

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针对时延神经网络算法(TDNN)在声纹识别过程中,随着神经网络深度的增加,存在梯度消失、网络退化以及在噪声环境下鲁棒性欠佳的问题,提出一种改进的时延神经网络算法(ResTDNN).该算法首先利用残差神经网络(ResNet)的输入层能对输出层进行不断修正以减少特征信息损失的特点,在TDNN网络结构中引入了残差神经网络,直接对TDNN网络结构进行修改,使得神经网络退化现象得到缓解并提高了声纹识别系统的鲁棒性.其次,在网络结构中利用批量归一化处理来减少内部协变量的移位,进而改善了梯度消失的现象.最后通过在Aishell数据集上的实验结果表明,与TDNN算法相比,ResTDNN算法在无噪声环境下及带噪声环境下的等错误率(EER)分别相对降低15.6％和35.8％,从而验证了噪声环境下ResTDNN算法用于声纹识别的有效性.

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来源
《现代电子技术》 |2021年第12期|53-58|共6页
作者
罗娅娅; 杨乘; 张旺; 余萍;
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作者单位

贵州师范大学物理与电子科学学院贵州贵阳 550001;

贵州师范大学物理与电子科学学院贵州贵阳 550001;

贵州省教育厅汽车电子技术特色重点实验室贵州贵阳 550001;

贵州师范大学物理与电子科学学院贵州贵阳 550001;

贵州师范大学物理与电子科学学院贵州贵阳 550001;

贵州省射电天文数据处理重点实验室贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
声纹识别; 噪声环境; 时延神经网络; 网络结构; 残差神经网络; 批量归一化;

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