| 基于模糊分类器及多层前馈神经网络混合结构的说话人辨认 |
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| 作者姓名： | 张玲华 杨震 郑宝玉 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学,通信与信息工程学院,江苏,南京,210003 |
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| 基金项目： | 江苏省“青蓝工程”跨世纪学术带头人专项基金资助项目(QL003YZ)
南京邮电大学科研发展基金资助项目(2001院17) |
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| 摘 要： | 提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有超椭球区域的模糊规则。实验表明,该系统可以较快的聚类速度取得与HMM 相当的识别效果。进一步的研究表明,基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认系统与传统的基于HMM的识别方法存在一个共同的缺点,即抗噪性能较差。为此,通过引入多层前馈神经网络(MLFNN)与模糊超椭球分类器构成混合模型,使系统的识别性能和抗噪能力显著提高。
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| 关 键 词： | 说话人辨认 模糊 超椭球分类器 多层前馈神经网络 |
| 文章编号： | 1000-436X（2005）11-0068-08 |
| 收稿时间： | 2004-08-03 |
| 修稿时间： | 2005-09-28 |
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