【摘 要】
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提出了一种识别多维语音信息的方法,用来同时识别说话人身份、性别和情感信息,选择身份特征参数I-vector向量表示语句特征。首先基于深度置信网络(DBN)设计了一个性别相关的
【机 构】
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南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,东华大学信息科学与技术学院,南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271335);国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA010102)资助项目
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提出了一种识别多维语音信息的方法,用来同时识别说话人身份、性别和情感信息,选择身份特征参数I-vector向量表示语句特征。首先基于深度置信网络(DBN)设计了一个性别相关的多维语音识别基线系统,然后在基线系统基础上又提出了一种基于渐进式神经网络技术(Progressive Neural Network,ProgNets)的多维说话人信息识别方法。在性别相关的基础上,将辅助语音识别模型知识迁移学习到主语音识别模型中,进而增强语音识别性能。实验结果表明,基线系统识别结果比非同时识别的单维语音识别DBN模型的
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