基于神经网络的说话人识别算法的研究与实验

• 作者: 李香萍
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 神经网络 学习向量量化
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 2539字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.11.047

摘要

人工神经网络通过学习可以实现对输入向量的分类,也就是说,对于经过训练的神经网络,每输入一个矢量,人工神经网络输出一个该矢量所属类别的标号,神经网络的这种分类作用可以运用到说话人识别中.本文在介绍人工神经网络实现对输入向量分类原理的基础上,通过MATLAB实现了基于神经网络学习向量量化方法(LVQ)的说话人识别实验,取得了较为满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李香萍	天津大学电子信息工程学院	14	211	7.0	14.0