[发明专利]基于通道注意力深度可分卷积网络的小样本话者辨认方法有效
| 申请号： | 202110954659.0 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113823292B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 李艳雄;陈昊;曹文昌;黄启晟;江钟杰 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/18;G10L17/02;G10L25/24;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 詹丽红 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于通道注意力深度可分卷积网络的小样本话者辨认方法，步骤如下：从训练语音提取对数梅尔谱特征，训练得到通道注意力深度可分卷积网络；将注册(小样本)语音的对数梅尔谱特征输入已训练网络，得到它们的深度特征，计算所有注册语音的深度特征均值矢量并作为对应话者的中心矢量；将测试语音的对数梅尔谱特征输入已训练网络，得到它们的深度特征，计算测试语音深度特征与注册语音各话者中心矢量之间的距离，距离最小的中心矢量所对应的话者即为测试语音所属话者。本发明方法既减小了网络规模又降低了网络训练难度，有效缓解小样本话者辨认的过拟合问题，获得更满意话者辨认结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 注意力 深度 卷积 网络 样本 辨认 方法 | ||
【主权项】：
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