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[论文品读]·d-vector解读(Deep Neural Networks for Small Footprint Text-Dependent Speaker Verification)

语音识别深度学习

在本文中，我们研究深度神经网络（DNNs）在小型文本相关的说话者验证任务的应用。在开发阶段，DNN经过训练，可以在帧级别对说话人进行分类。在说话人录入阶段，使用训练好的的DNN用于提取来自最后隐藏层的语音特征。这些说话人特征或平均值，d-vector，用作说话人特征模型。在评估阶段，为每个话语提取d-vector与录入的说话人模型相比较，进行验证。实验结果表明基于DNN的说话人验证与常用的i-vector相比，系统在一个小的声音文本相关的说话人验证任务实现了良好的性能表现。此外，基于DNN的系统对添加的噪声更加稳健，并且在低错误拒绝操作点上优于i-vector系统。最后，组合系统在进行安静和嘈杂的条件分别优于i-vector系统以14％和25％的相对错误率（EER）。

2019-06-27

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[深度学习概念]·声纹锁与声纹识别技术原理解析

声纹识别语音识别

声纹锁的工作原理是什么？声纹识别技术原理是怎样的？声纹锁也是智能门锁的新兴品种。利用声纹识别技术进行开锁，在门锁中也开锁得到了应用。声纹锁和指纹锁有着异曲同工之妙，与指纹锁基于指纹识别技术不同的是，声纹锁是对于声音的技术识别，本文将为大家解释声纹锁识别的技术原理。

2019-06-27

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[深度学习概念]·深度学习进行语音识别-简单语音处理

神经网络语音识别深度学习

吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。

2019-06-27

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