基于BP神经网络的说话人识别技术的实现

• 作者: 朱兆伟 郭中华 陈仁林
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 说话人识别 BP神经网络 特征参数 Linux
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 47-49
• 分类号: TP391.42
• 字数: 2219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2012.02.017

摘要

说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的.神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法.BP(Back-propagation Neural Network)是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成.首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型.同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭中华	宁夏大学物理电气信息学院	47	258	10.0	13.0
2	朱兆伟	宁夏大学物理电气信息学院	2	15	1.0	2.0
3	陈仁林	宁夏大学物理电气信息学院	1	15	1.0	1.0