作者：李晋徽 杨俊安 王一语种识别瓶颈特征深度信念网络
摘要：在语种识别中,传统的MFCC特征由于每帧信号上的信息量不足,很容易受到噪声污染,且抗噪能力较弱.同时,目前普遍使用的SDC特征提取方法在参数选择上需要人为设定,这增加了识别结果的不确定性.针对上述不足,将深度学习方法引入特征提取之中,提出了基于瓶颈深度信念网络的特征提取方法.最后在NIST2007数据库上对瓶颈层的大小、隐层数目以及瓶颈层位置进行了相关的对比实验,结果表明,提出的方法相对于传统的特征提取方法能够取得更高的识别率.
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