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基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用

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声纹识别是当前热门的生物特征识别技术之一,能够通过说话人的语音识别其身份。针对声纹识别技术进行了研究,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和深度循环网络(RNN)的声纹识别方案CDRNN,CDRNN结合CNN和RNN的优势,用于移动终端声纹识别应用。CDRNN将说话者的原始语音信息经过一系列的处理并生成一张二维语谱图,利用CNN长于处理图像的优势从语谱图中提取语音信号的个性特征,这些个性特征再输入到Deep RNN中完成声纹识别,从而确定说话者的身份。实验结果表明了CDRNN方案能够获得比GMM-UBM等其他方案更好的识别准确率。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 余玲飞,刘强.(2018).基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00197] (Click&Copy)
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[V1] 2018-05-20 10:29:45 chinaXiv:201805.00197V1 Download
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