[发明专利]基于T分布概率线性判别的深度神经网络模型短语音说话人确认方法在审
| 申请号： | 202110133327.6 | 申请日： | 2021-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN112967726A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 刘霞;徐志京;单双雁 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G10L17/18 | 分类号： | G10L17/18;G10L17/04 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 裴姣姣 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于T分布概率线性判别的深度神经网络模型短语音说话人确认方法，包括：对原始语音数据进行处理，以获得训练语音参数和测试语音参数；采用所述训练语音参数对改进的深度神经网络模型进行训练，获得训练后模型，并采用所述测试语音参数对所述训练后的模型进行测试，以获得目标说话人确认的DNN模型；通过模型的系统判决层接收所述目标说话人确认的DNN模型的分类结果，并输出对测试语音参数确认结果,以实现对短语音说话人的确认。应用本发明实施例，有效地解决训练过程中存在的梯度消失以及语音易受背景噪声、信道畸变影响偏离类中心的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布 概率 线性 别的 深度 神经网络 模型 语音 说话 确认 方法 | ||
【主权项】：
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