【摘要】：近年來,隨著社會生活水平的不斷提高,人們對機(jī)器智能人聲識別的要求越來越高。高斯混合—隱馬爾可夫模型(Gaussian of mixture-hidden Markov model,GMM-HMM)是說話人識別研究領(lǐng)域中最重要的模型。由于該模型對大語音數(shù)據(jù)的建模能力不是很好,對噪聲的頑健性也比較差,模型的發(fā)展遇到了瓶頸。為了解決該問題,研究者開始關(guān)注深度學(xué)習(xí)技術(shù)。引入了CNN深度學(xué)習(xí)模型研究連續(xù)語音說話人識別問題,并提出了CNN連續(xù)說話人識別(continuous speaker recognition of convolutional neural network,CSR-CNN)算法。模型提取固定長度、符合語序的語音片段,形成時間線上的有序語譜圖,通過CNN提取特征序列,經(jīng)過獎懲函數(shù)對特征序列組合進(jìn)行連續(xù)測量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CSR-CNN算法在連續(xù)—片段說話人識別領(lǐng)域取得了比GMM-HMM更好的識別效果。
[Abstract]:In recent years, with the continuous improvement of social living standards, the demand of machine intelligent voice recognition is becoming higher and higher. Gao Si Hybrid-Hidden Markov Model (Gaussian of mixture-hidden Markov model,GMM-HMM) is the most important model in the field of speaker recognition. Because the modeling ability of the model for large speech data is not very good, and the robustness to noise is also relatively poor, the development of the model has encountered a bottleneck. In order to solve this problem, researchers begin to pay attention to the technology of deep learning. In this paper, CNN depth learning model is introduced to study the continuous speech speaker recognition problem, and a CNN continuous speaker recognition (continuous speaker recognition of convolutional neural network,CSR-CNN) algorithm is proposed. The model extracts the speech fragments of fixed length and accords with the word order, and forms the ordered linguistic spectrum on the time line. The feature sequences are extracted by CNN, and the combination of feature sequences is continuously measured by the reward and punishment function. Experimental results show that the CSR-CNN algorithm achieves better recognition performance than GMM-HMM in the field of continuous-segment speaker recognition.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué);
【分類號】：TP393

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本文編號：2421318