基于小波分析和小生境遗传神经网络算法的声纹识别研究

摘要：

针对目前声纹识别中常用的模式识别算法(LPCC、MFCC等)的不足,为了提高声纹识别系统性能,本研究提出将小波分析和BP神经网络—小生境遗传优化算法(BP-GA)用于声纹识别中.该算法首先采用小波分析对语音信号提取信号时域频域特征变量,然后通过小生境遗传算法克服传统多层人工神经网络在训练时存在易陷入局部极小值的问题,最后采用小波特征变量做为优化后的神经网络的训练数据得到最终声纹识别算法.实验结果表明采用小波分析和BP神经网络—小生境遗传算法的声纹识别性能相对传统识别算法具有识别速度快、识别率高、错误率低、能够自动纠错,对于不同的发音人具有鲁棒性等优点.

关键词： 声纹识别 语音信号 小波分析 小生境遗传神经网络算法

作者: 孔岩峰 贾连兴 张江

作者单位: 国防科技大学信息通信学院,湖北武汉,中国,430010;92815部队装备部,浙江象山,中国,315717 国防科技大学信息通信学院,湖北武汉,中国,430010

会议类型: 国内会议

会议名称: 第20届中国系统仿真技术及其应用学术年会(20th CCSSTA 2019)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 523-526

在线出版日期: 2019-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）