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《哈尔滨工程大学学报》 2005年06期
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一种基于混合神经网络的说话人识别系统

陈立伟  赵春晖  姜海丽  
【摘要】:目前说话人识别系统的识别率已经达到较高的水平,但是在应用系统的整合方面还存在一定的问题,比如其算法的复杂度高,不易于低成本的硬件实现等都限制其达到普及化.针对这样的问题,提出一种高性能、结构简单的基于自组织映射(SOFMNN)和概率神经网络(PNN)的混合神经网络分类器以取代目前常用的高斯混合模型(GMM)分类器.实验结果表明,混合神经网络分类器在识别率、识别速度和存储量上都优于高斯混合模型分类器.混合神经网络模型是一种高性能、高效率的说话人识别系统,该系统在说话人识别中将会有很好实用价值.

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【引证文献】
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4 余华,赵力,吴镇扬;基于FVQ的说话人识别系统的DSP实现[J];电声技术;2004年08期
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