基于卷积神经网络的声纹识别算法研究与系统实现.docxVIP

下载本文档

0
0
约1.97万字
约 25页
2025-08-11 发布于天津
举报
版权申诉

基于卷积神经网络的声纹识别算法研究与系统实现.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于卷积神经网络的声纹识别算法研究与系统实现

摘要：声纹识别，亦称作“说话人识别”，是一种核心目的为通过音频分析识别说话人身份的生物识别技术。该技术在近年来与深度学习和神经网络模型的深度融合下，经历了迅猛发展，众多神经网络算法相继被应用于声纹识别领域。作为主流的深度学习网络之一，卷积神经网络（CNN）在声纹识别领域展现了卓越的识别精度和良好的效果。本文旨在研究基于卷积神经网络的声纹识别算法，克服传统方法的局限性，提升识别的准确率和鲁棒性。本研究利用TIMIT数据集，采用集成残差网络（ResNet）和NetVLAD聚合的声纹识别模型，实现了一个具备录入和识别功能的声纹识别系统。实验结果显示