| 基于CNN-LSTM网络的声纹识别研究 |
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| 引用本文： | 闫河,董莺艳,王鹏,罗成,李焕.基于CNN-LSTM网络的声纹识别研究[J].计算机应用与软件,2019,36(4). |
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| 作者姓名： | 闫河 董莺艳 王鹏 罗成 李焕 |
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| 作者单位： | 重庆理工大学计算机科学与工程学院 重庆400054;重庆理工大学两江人工智能学院 重庆400020;重庆理工大学计算机科学与工程学院 重庆400054 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;重庆市自然科学基金 |
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| 摘 要： | 传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。将原始语音转换为固定长度语谱图,顺序进入CNN、LSTM,结合网络进行训练以及声纹特征学习。通过对比CNN、LSTM以及DNN网络,验证CNN-LSTM网络在声纹识别中具有较少迭代次数情况下高准确率的特性。经实验结果可以得出,语音空间特征及时序特征均是声纹识别中重要的影响因素,实验中的CNN-LSTM网络模型准确率达到95.42%,损失低值达到0.097 3。该方法有利于实际声纹识别的应用。
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| 关 键 词： | 声纹识别 CNN-LSTM网络 语谱图 时序特征 |
VOICEPRINT RECOGNITION BASED ON CNN-LSTM NETWORK |
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