[发明专利]一种基于深浅层特征融合的鲁棒性说话人识别方法在审
| 申请号： | 202010589695.7 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111755012A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 余帆;曾春艳;马超峰;陈新凯 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G10L17/00 | 分类号： | G10L17/00;G10L17/02;G10L17/04;G10L17/06;G10L17/18;G10L25/24;G10L25/45 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明一种基于基于深浅层特征融合的鲁棒性说话人识别方法，分为五部分：1)MFCC特征提取；2)浅层说话人特征(GSV)提取；3)深层说话人特征(DMFCC)提取；4)特征融合和SVM决策；5)“投票法”联合判决。与传统说话人识别相比，本发明的说话人识别方法在背景噪声的环境下能够有效提升系统的识别性能，在降低噪声对系统性能影响、提高系统噪声鲁棒性的同时，优化系统结构，提高了相应说话人识别产品的竞争力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深浅 特征 融合 鲁棒性 说话 识别 方法 | ||
【主权项】：
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