基于稀疏神经网络的说话人分割

• 作者: 马勇 鲍长春
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏神经网络 说话人分割 说话人因子
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息与控制工程
• 页码范围: 662-667
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4349字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2014050063

摘要

提出一种基于稀疏神经网络的说话人分割方法,利用稀疏的单隐层神经网络提取语音的超矢量特征中说话人因子特征,然后通过K均值聚类得到每帧语音的标号来分割不同说话人,在稀疏网络的训练过程中引入了dropout技术以克服过拟合问题。在TIMIT语音数据库构成的多说话人语音数据上的实验结果表明：通过增加稀疏网络中隐层节点的个数可以提高说话人分割的效果,与贝叶斯信息准则( Bayesian information criterion, BIC)方法和稀疏自编码网络方法相比,所提基于稀疏神经网络的说话人分割方法的性能有明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍长春	北京工业大学电子信息与控制工程学院	93	719	12.0	22.0
2	马勇	北京工业大学电子信息与控制工程学院	22	436	11.0	20.0