发明专利 已授权

一种基于自动编码深度置信网络的高质量说话人识别方法

📄 申请号:CN201710088300.3 📄 发布日:2026/03/16

著录项目信息

申请日
2017-02-17
公开号
CN107039036B
公开日
2020-06-16
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

身份认证, 智能语音交互, 安全监控, 语音检索

摘要

本发明公开了一种基于自动编码深度置信网络的高质量说话人识别方法,包括模型训练和说话人识别:首先对说话人语音进行预处理,提取MFCC特征参数,为不同说话人特征参数进行标记。将多名说话人特征参数输入深度置信网络进行网络训练学习,得到自动编码深度置信网络。利用训练好的自动编码深度置信网络分别对每个说话人提取的特征参数进行编码重构,输出数据作为矢量量化模型的输入,进行矢量量化模型训练。说话人识别阶段,说话人的语音特征参数经自动编码深度置信网络编码重构,输入矢量量化模型进行识别。通过深度置信网络对说话人语音特征的编码重构,提取说话人个性特征的同时,可以过滤语音中的噪声,提高了说话人识别准确性和系统鲁棒性。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN107039036B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:181 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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