[发明专利]一种基于时延神经网络TDNN的声纹识别方法在审
| 申请号： | 201910323405.1 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110120223A | 公开（公告）日： | 2019-08-13 |
| 发明（设计）人： | 司马华鹏;唐翠翠 | 申请（专利权）人： | 南京硅基智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/18 | 分类号： | G10L17/18;G10L17/02;G10L17/04 |
| 代理公司： | 江苏舜点律师事务所 32319 | 代理人： | 徐旭栋 |
| 地址： | 210012 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于时延神经网络TDNN的声纹识别方法，解决了声纹识别算法复杂、数据庞杂的问题，其技术方案要点是基于神经网络极强的特征提取能力，本公开使用时延神经网络TDNN提取说话人语音段的特征向量，再经过池化层和softmax层获取说话人语音段的后验概率，并通过损失函数进行训练得到交叉熵 |
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| 搜索关键词： | 时延神经网络 声纹识别 特征向量 语音段 技术方案要点 声纹识别算法 转录 后验概率 神经网络 损失函数 特征提取 训练数据 交叉熵 池化 | ||
【主权项】：
1.一种基于时延神经网络TDNN的声纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）收集说话人语音段X1、X2、...XT，向TDNN中输入说话人语音段X1、X2、...XT，T为正整数，TDNN每次取任意帧数；（2）池化层将TDNN语音段的每个输出向量集合，获取所述集合的均值和标准差作为所述池化层输出的特征向量P；（3）所述池化层之后连接至少两层全连接层，所述全连接层之后为softmax层，所述特征向量P输入到所述全连接层集合后再输入至softmax层，softmax层的输出为每个说话人的后验概率，即；![]()
（4）将所述后验概率![]()
用于训练的损失函数，训练完成后，去掉所述softmax层，导出每段语音的特征向量S，用所述特征向量S训练PLDA模型，使用所述PLDA模型完成声纹识别。
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