[发明专利]基于MFCC和改进BP神经网络的声纹识别方法及系统在审
| 申请号： | 201810963310.1 | 申请日： | 2018-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN108847244A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 高明柯;王熠;周燕琼;邵培南;夏定江;白利娟;李旭波;崔璨;王灿 | 申请（专利权）人： | 华东计算技术研究所（中国电子科技集团公司第三十二研究所） |
| 主分类号： | G10L17/02 | 分类号： | G10L17/02;G10L17/04;G10L17/18;G10L25/24 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 201800 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于MFCC和改进BP神经网络的声纹识别方法及系统，包括：采用MFCC对语音信号进行特征提取，得到MFCC特征参数；将语音信号的MFCC特征参数输入改进BP神经网络中进行模型训练；从待识别语音信号中提取MFCC特征参数，输入训练好的改进BP神经网络中计算，将错误率最低值所对应的计算结果作为最终识别结果。本发明利用MFCC和改进的BP神经网络相结合，能够更有效地识别声纹，以随机梯度下降代替梯度下降，在相同的迭代次数的情况下，所耗费的时间更少，相同的时间内，迭代的次数更多，可以达到更好的训练效果，具有广泛的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 特征参数 语音信号 改进 声纹识别 迭代 模型训练 随机梯度 特征提取 训练效果 错误率 有效地 声纹 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于MFCC和改进BP神经网络的声纹识别方法，其特征在于，包括：语音处理步骤：采用MFCC对语音信号进行特征提取，得到MFCC特征参数；模型训练步骤：将语音信号的MFCC特征参数输入改进BP神经网络中进行模型训练；语音识别步骤：从待识别语音信号中提取MFCC特征参数，输入训练好的改进BP神经网络中计算，将错误率最低值所对应的计算结果作为最终识别结果。
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