[发明专利]一种基于端到端联合优化及决策的鲁棒性说话人识别方法有效
| 申请号： | 202011035890.1 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112151040B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 曾春艳;杨尧;马超峰;冯世雄 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/06;G10L17/18;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于端到端联合优化及决策的鲁棒性说话人识别方法,采用卷积网络对语音信号进行特征提取和后端分类，旨在将原始的音频信号输入决策分析模型后直接输出识别结果，省略中间步骤，实现完全自动化的效果。其中使用参数化带通滤波器完成特征提取。后端分类决策则使用基于自注意力机制的深度残差网络，目的是更有效利用声学特征的深层次信息。本发明的说话人识别方法在背景噪声的环境下能够有效提升系统的识别性能，在降低噪声对系统性能影响、提高系统噪声鲁棒性的同时，优化系统结构，提高了相应说话人识别产品的竞争力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 端到端 联合 优化 决策 鲁棒性 说话 识别 方法 | ||
【主权项】：
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