采用深度神经网络的说话人特征提取方法

摘要：

在说话人确认中,通常采用的声学特征(如MFCC,PLP特征等)包含的主要是文本信息和信道信息,说话人信息属于其中的弱信息,极易受到语音信号中的文本信息及信道、噪声等干扰的影响.针对这个问题,提出一种基于深度神经网络提取语音信号中说话人特征的方法,该方法用语音识别深度神经网络各个隐层非线性输出值来提取说话人特征.在RSR2015数据库上开展了GMM-UBM文本无关和文本相关说话人确认实验,实验结果表明本文方法提取的特征相对于传统的MFCC特征,系统等错误率(Equal Error Rate,EER)有了明显的下降.

关键词：说话人确认、深度神经网络、DN特征

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273264

在线出版日期：2017-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146