基于语谱图和神经网络的声纹识别研究

• 作者: 李蜜
• 来源期刊: 高师理科学刊
• 学科: 工学
• 关键词: 声纹识别 语谱图 卷积神经网络 图像增强
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 2585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9831.2020.04.008

摘要

随着科技的不断发展,人们对信息安全的要求越来越高,如何更简单、更方便、更加安全地进行身份验证变得异常重要.在卷积神经网络(CNN)的基础上,结合语谱图和直方均衡增强算法对声纹识别特征进行学习和训练.模型使用非固定长度语音段,首先将语音段进行滤波、分帧、加窗和离散余弦变换得到语谱图,再使用直方均衡算法将像素点不均匀分布语谱图转化成像素点能在整个灰度区间均匀分布的语谱图,最后使用CNN对语谱图进行特征训练和身份认证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蜜	华中师范大学物理科学与技术学院	6	1	1.0	1.0