说话人识别中基于深度信念网络的超向量降维的研究

摘要：

在说话人识别系统中,为了精确地将说话人的特征表现出来,往往需要用到超向量,为解决在说话人识别中超向量维度高,运算量较大的问题,该文提出了基于深度学习的降维方法,利用通过多个受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度信念网络对超向量进行降维.实验表明,深度信念网络方法在说话人识别中超向量降维有着更好的效果,其分类的准确率高于传统的降维方法.

关键词：超向量、降维、深度学习、深度信念网络、受限玻尔兹曼机

所属期刊栏目：13

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：176-178