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一种基于竞争神经网络的鲁棒说话人识别方法

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本发明实施例公开了一种基于竞争神经网络的鲁棒说话人识别方法。该方法利用竞争神经网络提取具有噪声不变性的声学特征，并利用该特征进行基于GMM‑UBM模型的说话人识别系统的训练，包括如下步骤：构建包含两个级连的编码网络与区分网络的竞争神经网络，并利用其中的编码网络提取噪声不变特征，然后利用提取的特征实现基于GMM‑UBM模型的说话人。在竞争网络训练时编码网络与区分网络分别训练，训练编码网络时所有输入采用相同的干净语音标签，训练区分网络时利用训练语音的噪声类型作为训练标签，利用本发明实施例，能够提高文本无关的说话人鉴别率，具有很大的实用价值。

著录项

公开/公告号CN107993664B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-28

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN201810075745.2
发明设计人于泓;马占宇;司中威;郭军;
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申请日2018-01-26
分类号G10L17/02(20130101);G10L17/20(20130101);G10L21/0208(20130101);G10L25/24(20130101);G10L25/30(20130101);
代理机构
代理人
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号
入库时间 2022-08-23 11:52:11

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