本文選題：說(shuō)話人確認(rèn)　切入點(diǎn)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年01期

【摘要】：在說(shuō)話人確認(rèn)中,通常采用的聲學(xué)特征(如MFCC,PLP特征等)包含的主要是文本信息和信道信息,說(shuō)話人信息屬于其中的弱信息,極易受到語(yǔ)音信號(hào)中的文本信息及信道、噪聲等干擾的影響.針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取語(yǔ)音信號(hào)中說(shuō)話人特征的方法,該方法用語(yǔ)音識(shí)別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)隱層非線性輸出值來(lái)提取說(shuō)話人特征.在RSR2015數(shù)據(jù)庫(kù)上開(kāi)展了GMM-UBM文本無(wú)關(guān)和文本相關(guān)說(shuō)話人確認(rèn)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法提取的特征相對(duì)于傳統(tǒng)的MFCC特征,系統(tǒng)等錯(cuò)誤率(Equal Error Rate,EER)有了明顯的下降.
[Abstract]:In the speaker confirmation, the acoustic features (such as MFCC / PLP) mainly contain the text information and channel information, and the speaker information belongs to the weak information, so it is vulnerable to the text information and the channel in the speech signal. Aiming at this problem, a method of extracting speaker features from speech signal based on depth neural network is proposed. The method uses the nonlinear output values of speech recognition depth neural network to extract the speaker features. The GMM-UBM text-independent and text-dependent speaker validation experiments are carried out on the RSR2015 database. The experimental results show that compared with the traditional MFCC feature, the equal Error error rate (equal Error rate) of the proposed method is significantly reduced.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)語(yǔ)音及語(yǔ)言信息處理國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室;百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273264)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TN912.3

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10 陳sネ，

本文編號(hào)：1662834