【摘 要】
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在说话人识别研究中,现有的深度学习方法大多只考虑了语音的空间特征或时序特征,且模型训练时间长、识别准确率低。语谱图是语音信号转换后在时频两域均具有独立特征的特殊图
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2017YFC0821000)
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在说话人识别研究中,现有的深度学习方法大多只考虑了语音的空间特征或时序特征,且模型训练时间长、识别准确率低。语谱图是语音信号转换后在时频两域均具有独立特征的特殊图像。为了充分提取语谱图时频两域的情感特征,结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的特点,提出了一种基于参数迁移和C-LSTM的说话人识别方法。该方法以语谱图作为网络输入,利用CNN进行训练得到预训练模型并迁移参数,之后将CNN
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