用神经阵列网络进行文本无关的说话人识别

• 作者: 伍晓宇 岳喜才 郑崇勋
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 页码范围: 230-234
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

提出了一种可用于说话人识别的神经阵列网络,它以仅完成两类模式区分的小型网络作为子网络,再将单个子网络组合成阵列形式来完成多类模式的区分.文中给出了阵列网络的构成及搜索算法,并使用径向基函数(RBF)阵列网络进行了文本无关的说话人识别的研究.实验显示,对20名说话人,用5秒语音训练,2秒语音识别时,该方法可达到98%的正确识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑崇勋		122	1268	20.0	26.0
2	伍晓宇		6	64	4.0	6.0
3	岳喜才		1	0	0.0	0.0