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一种RBFN和FLD融合的说话人识别方法.pdf
复 旦 学 报（自然科学版） 第 卷
118 44
文章编号： （ ）
0427-7104 2005 01-0118-04
! 一种RBFN和FLD融合的说话人识别方法
连 翰，汪 峥，王建军
（复旦大学 电子工程系，上海 200433 ）
摘 要：提出一种新的可用于说话人识别的径向基函数网络（ ）阵列 网设计思想是在确定网络中
RBFN . RBFN
心点之后采用最小线性方差作为目标函数解得最优权重，该方法并不能得到最优分类效果 使用 目标函
. Fisher
数，替代RBF 中的误差目标函数来求取最优权重，用与文本无关的闭集说话人识别系统对该算法进行了验证，
实验结果表明，该方法提高了RBF 分类能力，比传统的RBF 算法以及ROLS 算法具有更高的识别率，并在识别
效果接近GMM 方法的情况下计算量大幅度减少.
关键词：模式识别；径向基函数网络； 线性分类法；说话人识别
Fisher
中图分类号： ； 文献标识码：
TN 391. 42 TN 912 . 34 A
说话人识别系统就是用待识语音和预先提取的说话人特征来鉴别或确认说话人的身份 从本质上
.
［］
讲，说话人识别是一个语音信号模式识别问题 1 ，它包括训练和识别两个过程 本文讨论的说话人识别仅
.
为与文本无关的闭集问题.
说话人识别包括两个重要方面：一个是用来表征说话者声音特性的特征参数；另一个是分类器的选
［］ ［］
2 3
择 年， 等人成功使用无监督学习方法高斯混合模型（ ） ，把每个说话者模型用
. 1995 D . Re nodls GMM
y
多个高斯模型的加权混合来逼近，在说话人识别中取得较好的识别效果，成为当今说话人识别的通用方
法. 人工神经网络具有很强的聚类能力和静态分类能力，对分类困难的模式识别问题有很好的效果，因此
已有多种类型的神经网络被应用于说话人识别，如多层感知器（ ），径向基函数网络（ ），时滞神
MLP
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