[发明专利]基于改进时延神经网络的说话人识别方法在审
| 申请号： | 202210353301.7 | 申请日： | 2022-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN115294992A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 王燕清;王子豪;刘雨佳 | 申请（专利权）人： | 南京晓庄学院 |
| 主分类号： | G10L17/18 | 分类号： | G10L17/18;G10L17/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211171 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于改进时延神经网络的说话人识别方法，通过TDNN网络训练音频的特征获取部分说话人的特征表达，然后由加入的量化和计数算子(Quantization and Counting Operators,QCO)同时处理，QCO能够充分利用音频的低层纹理特征，得到特征的细节信息。实验结果表明，改进的时延神经网络在相对较少的数据量中即可由网络训练获取更多信息的特征表达，在小数量训练集的网络中有明显优势。当数据量进一步增多时效果更为明显，训练加入了纹理统计方法的结构提取的细节特征使说话人识别表现更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 神经网络 说话 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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