深度自动编码器在耳语音说话人特征提取中的应用

蔡旻杰; 顾明亮

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深度自动编码器在耳语音说话人特征提取中的应用

首发时间：2015-04-07

蔡旻杰 ¹
蔡旻杰（1990-），男，硕士研究生，主要研究方向：语音信号处理、模式识别
顾明亮 ²
顾明亮（1963-），男，教授，主要研究方向：语音信号处理、模式识别

1、江苏师范大学语言科学学院
2、江苏师范大学物理与电子工程学院

摘要：针对耳语音没有基频且能量低、易受噪声，导致特征提取困难的问题，提出一种基于深度自动编码器(Deep Autoencoder,DAE)的耳语音特征提取方法。DAE是一种无监督的生成模型，通过多层抽象可以直接从数据中学习到特征。学习到的特征由于经过多层抽象，是一种高层的特征，相比低层特征更稳定且具有融簇性；并且DAE具有很好的噪声鲁棒性，可以减少噪声的影响。实验表明：在传统的MFCC-GMM识别方法下，耳语音说话人的识别效果稍差，并且在发音方式不匹配的测试中，识别率大幅下滑；而采用深度自动编码器作为特征提取器可以得到更好的识别效果。

关键词：语音处理耳语音深度学习特征提取

For information in English, please click here

An Application of Deep Autoencoder in Feature Extraction of Speaker Recogniton with Whispered Speech

Cai Minjie ¹
蔡旻杰（1990-），男，硕士研究生，主要研究方向：语音信号处理、模式识别
Gu Mingliang ²
顾明亮（1963-），男，教授，主要研究方向：语音信号处理、模式识别

1、School of Linguistic Sciences, Jiangsu Normal University, Xuzhou,Jiangsu,221116
2、School of Physics and Electronic Engineering, Jiangsu Normal University, Xuzhou,Jiangsu,221116

Abstract：Due to the profound differences between whisper and neutral speech,the performance of speaker identification systems of MFCC-GMM method trained with neutral speech degrades significantly.The solution of extracting a better feature is Deep Autoencoder,a generative model with multi-layers. The results show that the performance of the seamless neutral/whisper mismatched speaker recognition system based on MFCC-GMM is far behind expectation while the recognition rate rises with DAE method.

Keywords： deep learning whispered speech MFCC feature extraction

基金：

1. 国家自然科学基金（No.61040053）

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蔡旻杰，顾明亮. 深度自动编码器在耳语音说话人特征提取中的应用[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2015-04-07]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201504-123.

No.4636705101310314****

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论文编号	201504-123
论文题目	深度自动编码器在耳语音说话人特征提取中的应用
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