[发明专利]基于深度学习的文本无关多标号说话人识别方法有效
| 申请号： | 202010563201.8 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111667836B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 邓克琦;卢晶 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G10L17/00 | 分类号： | G10L17/00;G10L17/04;G10L17/18;G10L21/02;G10L15/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的文本无关多标号说话人识别方法。该方法包括以下步骤：(1)将训练数据集中每个说话人的语音平均分成N份，每份标记上不同的标号；(2)构建相应的神经网络模型，并保证输出层维度与训练数据集标号数一致；(3)将训练数据输入神经网络，并将输出层结果与数据对应的标号相比较，求出交叉熵损失函数，从而进行训练；(4)将测试集数据按照步骤1中训练数据集对应关系为每个说话人的语音数据预设好N个视为有效识别的标号，将测试数据集数据输入神经网络，将模型预测出的标号与预设好的N个标号相比较，只要满足其中之一即为正确识别。本发明的方法能够有效提升模型在纯净以及含噪环境下的说话人识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 文本 无关 标号 说话 识别 方法 | ||
【主权项】：
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