CAJ | 학술논문

说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的.神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法.BP(Back-propagation Neural Network)是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成.首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型.同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别.
설화인식별취시종설화인적일단어음중제취출설화인적개성특정,통과대저사개인특정적분석화식별,종이체도대설화인진행변인혹자학인적목적.신경망락시일충기우비선성이론적분포식병행처리망락모형,구유흔강적모식분류능력급대불완전신식적로봉성,위설화인식별기술제공료일충독특적방법.BP(Back-propagation Neural Network)시일충비순배다급망락훈련산법,유수입층,수출층화N개은함층조성.수선개술료어음식별기술,개소료BP신경망락훈련과정적7개보취급기모형,여하건립BP신경망락모형.동시개소료여기상관적특정삼수적제취,신경망락적훈련화식별과정,최후,통과편정재Linux계통하실현설화인신빈적식별.