基于仿生模式识别理论的高阶神经网络说话人识别方法
| Data(s) |
2006
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|---|---|
| Resumo |
根据一种全新的仿生模式识别理论,提出了采用神经网络实现并完成说话人识别的新方法.该方法利用高阶神经网络形成的复杂包络在特征空间中构造不同说话人的覆盖区域达到识别目的.相关实验证明,这种新的说话人识别方法只要通过少量样本的训练即可达到比传统方法更高的识别率. 根据一种全新的仿生模式识别理论,提出了采用神经网络实现并完成说话人识别的新方法.该方法利用高阶神经网络形成的复杂包络在特征空间中构造不同说话人的覆盖区域达到识别目的.相关实验证明,这种新的说话人识别方法只要通过少量样本的训练即可达到比传统方法更高的识别率. 于2010-11-23批量导入 zhangdi于2010-11-23 13:02:50导入数据到SEMI-IR的IR Made available in DSpace on 2010-11-23T05:02:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4232.pdf: 178792 bytes, checksum: d6cf4b023eaf44e4bd980a8fb469b369 (MD5) Previous issue date: 2006 国家自然科学基金资助项目 同济大学计算机科学与工程系;中国科学院半导体研究所神经网络实验室 国家自然科学基金资助项目 |
| Identificador | |
| Idioma(s) |
中文 |
| Fonte |
武妍;金明曦;王守觉.基于仿生模式识别理论的高阶神经网络说话人识别方法,计算机工程,2006,32(12):184-186 |
| Palavras-Chave | #人工智能 |
| Tipo |
期刊论文 |
