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为进一步提高说话人识别的准确率,提出一种新的基于卷积神经网络的说话人识别方法。利用卷积神经网络强大的处理图像能力可有效提高说话人识别的准确率。卷积神经网络相对于其他网络结构简单,训练时间较短且准确率较高。该方法首先对语音信号进行了预处理,包括重采样、分帧、加窗等操作,然后提取梅尔频率倒谱系数,之后送入卷积神经网络进行训练。通过LibriSpeech标准库和中文数据库测试表明,本算法识别率达到95%,可有效进行说话人识别。  相似文献   
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为快速准确的识别公安工作中常见的伪造语音,采用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)进行伪造语音检测。模型中卷积层可以有效获取声学信息,池化层进行下采样处理防止网络过拟合,全连接层则进行真伪分类。提取英文及中文数据库中音频文件的梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral, MFCC)、线性频率倒谱系数(Linear Frequency Cepstral,LFCC)、伽玛通频率倒谱系数(Gammatone Frequency Ceptral Coefficient,GFCC)3种语音声学特征用于模型训练及测试。结果表明MFCC特征在该网络模型上结果最优,且在实验中所提神经网络对99%的伪造语音能够正确区分,在伪造语音检测中表现优秀。  相似文献   
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