基于离散小波变换和RBF神经网络的说话人识别

• 作者: 杨凯峰 牟莉 许亮
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 MFWC RBF神经网络 初始权值
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 368-372
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2011.03.024

摘要

为提高说话人识别系统的性能,结合离散小波变换与RBF神经网络提出一种说话人识别新方法.把小波变换与美尔频率倒谱系数提取相结合,使用离散小波变换代替美尔频率倒谱系数中的离散余弦变换,提取变换谱振幅作为特征参数.使用逼近能力、分类能力和学习速度均更优的RBF神经网络取代常用的BP网络,采用与输入样本相关的方法优化RBF网络初始权值选取.不同语音长度和信噪比的实验表明,系统识别率和鲁棒性均得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨凯峰	西安理工大学计算机科学与工程学院	12	195	6.0	12.0
2	牟莉	西安工程大学计算机科学学院	8	28	3.0	5.0
3	许亮	西安交通大学电子与信息工程学院	1	7	1.0	1.0