基于卷积神经网络分类的说话人识别算法

• 作者: 刘本永 胡青
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 说话人识别 语谱图
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 3990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.04.009

摘要

由于经典的说话人识别算法都是将特征提取和模式分类分开进行的,这导致特征的选取对分类影响很大,更增加了算法的复杂度.利用卷积神经网络(CNN)的结构优势,文章提出一种基于卷积神经网络分类的说话人识别算法.算法首先对原始语音信号计算语谱图,对获得的语谱图采用卷积神经网络进行分类,分类的结果即为类别.通过真实语音库和TIMIT库测试表明,本算法取得了较高的识别率,说明这是一种有效的说话人识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘本永	贵州大学大数据与信息工程学院	32	107	6.0	9.0
5	胡青	贵州大学大数据与信息工程学院	2	21	2.0	2.0