分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 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。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 目前民族乐器板材振动信号识别算法具有特征提取复杂且耗时长等缺点,针对此问题,提出了一种基于卷积神经网络的木材振动信号分类识别算法,实现了乐器板材优劣的判别。卷积神经网络将特征提取和分类过程结合来进行神经网络的训练,具有识别度高、鲁棒性好等优点。首先重点分析和讨论了提取木材振动信号的语谱图特征,然后应用卷积神经网络结合网格搜索的方法进行参数调优。为了防止过拟合,还应用了ReLU和Dropout等新技术,得到最终分类结果。实验证明,测试样本准确率达到96%,明显优于传统方法。该方法可减小人工测量的误差,加快板材的选取时间,为民族乐器制造领域的选材提供了一种更加实用的方法。