【摘 要】
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为进一步提高说话人识别的准确率,提出一种基于深度双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的说话人识别方法,实现文本无关端到端的说话人身份识别。双向利用语音
【机 构】
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中国刑事警察学院声像资料检验技术系
【基金项目】
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2017国家重点研发计划基金项目(2017YFC0821000),2016国家社会科学基金重点基金项目(16AYY015),辽宁省重点研发计划基金项目(2017231006、2017231004),公安部公安理论及软科学基金项目(2017LLYJXJXY040),重庆市高校刑事科学技术重点实验室(西南政法大学)开放基金项目(XKZDSYS2019-Z1),上海市现场物证重点实验室开放课题基金项目(
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为进一步提高说话人识别的准确率,提出一种基于深度双向长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的说话人识别方法,实现文本无关端到端的说话人身份识别。双向利用语音的序列数据,通过记忆单元,增强上下层之间的联系,提高对语音序列数据的分类能力。实验结果表明,在实验室环境下,对5 s时长的短语音,正确识别率达到97.92%,对噪声干扰具有良好的鲁棒性。该方法能学习语音序列信号特征,应用序列变化信息,可有效进行说话人识别。
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