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基于组合神经网络和模糊聚类的话者分类
被引：2
作者：
戴蓓倩
朱斌
张劲松
王长富
李辉
机构：
来源：
关键词：
组合神经网络，模糊聚类，话者分类，自适应语音识别;
D O I：
暂无
中图分类号：
TN912.34 [语音识别与设备];
学科分类号：
0711 ;
摘要：
基于话者分类的自适应语音识别是实现非限定人、大字表语音识别的一种很有前途的有效方法．本文设计了一种用于话者分类的主从式组合神经网络，以神经预测模型作为从网络，可以从短语音（一个音节，约０．３秒）中有效地提取、规正和压缩话者个人性信息；主网络采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络．针对话者个人性信息的模糊性，提出了模糊系统聚类算法和双类心聚类算法．实验验证了组合神经网络对于话者分类的有效性以及模糊聚类算法对不同文本的语音样本具有较好的适应性
引用
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