一种基于深度神经网络的话者确认方法

• 作者: 吴明辉 李辉 胡群威
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 话者确认 深度神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 159-162
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.039

摘要

主要研究基于深度神经网络的话者确认方法。在训练阶段，以语音倒谱特征参数作为输入，说话人标签作为输出有监督的训练DNN；在话者注册阶段，从已训练的DNN最后一个隐藏层抽取与说话人相关的特征矢量，称为d-vector，作为话者模型；在测试阶段，从测试语音中抽取其d-vector与注册的话者模型相比较然后做出判决。实验结果表明，基于DNN 的话者确认方法是可行的，并且在噪声环境及低的错误拒绝率的条件下，基于DNN的话者确认系统性能比i-vector基线系统性能更优。最后，将两个系统进行融合，融合后的系统相对于i-vector基线系统在干净语音和噪声语音条件下等误识率（EER）分别下降了13％和27％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	中国科学技术大学电子科学与技术系	214	1637	20.0	32.0
2	吴明辉	中国科学技术大学电子科学与技术系	4	9	2.0	3.0
3	胡群威	中国科学技术大学电子科学与技术系	2	5	1.0	2.0