一种基于混合神经网络的说话人识别系统

• 作者: 姜海丽 赵春晖 陈立伟
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 自组织映射 概率神经网络 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 页码范围: 781-784
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2005.06.019

摘要

目前说话人识别系统的识别率已经达到较高的水平,但是在应用系统的整合方面还存在一定的问题,比如其算法的复杂度高,不易于低成本的硬件实现等都限制其达到普及化.针对这样的问题,提出一种高性能、结构简单的基于自组织映射(SOFMNN)和概率神经网络(PNN)的混合神经网络分类器以取代目前常用的高斯混合模型(GMM)分类器.实验结果表明,混合神经网络分类器在识别率、识别速度和存储量上都优于高斯混合模型分类器.混合神经网络模型是一种高性能、高效率的说话人识别系统,该系统在说话人识别中将会有很好实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜海丽	哈尔滨工程大学理学院	40	194	8.0	11.0
2	陈立伟	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	49	162	7.0	8.0
3	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0