基于深度循环网络的声纹识别方法研究及应用

摘要

声纹识别是当前热门的生物特征识别技术之一,能够通过说话人的语音识别其身份.针对声纹识别技术进行了研究,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和深度循环网络(RNN)的声纹识别方案CDRNN.CDRNN结合了CNN和RNN的优势,可用于移动终端声纹识别.CDRNN将说话者的原始语音信息经过一系列的处理并生成一张二维语谱图,利用CNN长于处理图像的优势从语谱图中提取语音信号的个性特征,这些个性特征再输入到deep RNN中完成声纹识别,从而确定说话者的身份.实验结果表明了CDRNN方案能够获得比GMM-UBM等其他方案更好的识别准确率.