[发明专利]基于三维卷积神经网络文本无关的说话人识别方法及系统有效
| 申请号： | 201710876391.7 | 申请日： | 2017-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN107464568B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 伍强 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/02 | 分类号： | G10L17/02;G10L17/04;G10L17/18 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人： | 刘兴亮;刘渝 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络文本无关的说话人识别系统，包括：模块一：语音采集模块，用于语音数据的采集；模块二：语音预处理模块，用于提取语音原始数据的梅尔频率倒谱系数特征剔除这些特征中的非音频数据，等到最终的训练数据；模块三：说话人识别模型训练模块，用于训练说话人识别的离线模型；模块四：说话人识别模块，用于实时识别说话人的身份。本发明还公开了一种基于三维卷积神经网络文本无关的说话人识别方法。本发明提出的基于三维卷积神经网络的文本无关的说话人识别方法及系统，可以达到用户的注册和识别的文本无关，提高用户的体验度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 卷积 神经网络 文本 无关 说话 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于三维卷积神经网络文本无关的说话人识别系统，其特征在于包括：模块一：语音采集模块，用于语音数据的采集；模块二：语音预处理模块，用于提取语音原始数据的梅尔频率倒谱系数特征剔除这些特征中的非音频数据，等到最终的训练数据；模块三：说话人识别模型训练模块，用于训练说话人识别的离线模型；模块四：说话人识别模块，用于实时识别说话人的身份。
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