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基于PCA技术的神经网络说话人识别研究
引用本文:俞利强,马道钧. 基于PCA技术的神经网络说话人识别研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(19): 211-213. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.19.061
作者姓名:俞利强  马道钧
作者单位:1.西安电子科技大学通信工程学院,西安710071 2.北京电子科技学院计算机科学与技术系,北京100070
摘    要:针对当提取以整段语音的多维语音特征参数为BP 神经网络输入而带来的说话人识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于BP 网络的基于主分量分析的PCA新方法。将该方法得到的降维语音特征参数用于BP 网络中,其识别率和训练速度都得到较大提高,使得基于BP 神经网络的说话人识别得到更好效果。

关 键 词:主成分分析  语音特征参数  BP 神经网络
收稿时间:2008-10-06
修稿时间:2010-3-1 

Neural network for speaker recognition of PCA technology
YU Li-qiang,MA Dao-jun. Neural network for speaker recognition of PCA technology[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(19): 211-213. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.19.061
Authors:YU Li-qiang  MA Dao-jun
Affiliation:1.College of Communication Engineering,Xidian University,Xi’an 710071,China 2.Beijing Electronic Science and Technology Institute,Beijing 100070,China
Abstract:For BP neural network on speaker recognition by extracting the entire multi-dimensional voice characteristic parameters brought the recognition rate and the network stability problems.This paper proposes a new method of Principal Components Analysis(PCA) on voice character parameters which used in BP.The new characters parameters can enhance the recognition rate and training speed.This method can enhance the BP speaker recognition efficiency.
Keywords:Principal Components Analysis(PCA)  voice character parameters  BP neural network
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