基于深度学习的多人语音识别研究

• 作者: 王阳 牛长流 马国昊 王乐 牛青妍 王天
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 关键词: 说话人识别 特征提取 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.07.24

摘要

随着计算机与通信技术的发展,个人信息泄露的问题日益严重,人们对个人信息安全也越发重视,身份鉴别则是信息安全的重要一环,寻求更加方便快捷且可靠性高的身份验证方式成为了当今许多研究人员的研究重点.语言作为人类交流最重要的工具,每个人的声音都是独一无二的,因此将声音作为身份鉴别的技术引起了研究人员的兴趣.使用声音鉴别身份的原理是提取说话人语音的特征参数,为其建立数学模型,与待测语音进行比对,从而判断出说话人身份.同时随着深度学习技术的不断发展,解决了传统数学模型的过拟合问题,并且可以更好地对说话人特征进行学习.