基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用
Research and application of deep recurrent neural networks based voiceprint recognition
1. 浙江工商大学 杭州商学院, 杭州 310018
2. 电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 611731
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结合了CNN和RNN的优势，可用于移动终端声纹识别。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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61370204)
浙江省自然科学基金资助项目(LQ16F02001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0661
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 153-158
文章编号: 1001-3695(2019)01-035-0153-06
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
余玲飞, 刘强. 基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 153-158. (Yu Lingfei, Liu Qiang. Research and application of deep recurrent neural networks based voiceprint recognition [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 153-158. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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