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公开(公告)号：CN111724794A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010552954.9
申请日：2020-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种说话人识别方法，解决了现有说话人模型识别准确率和稳定性不高的问题，属于声纹识别技术领域。本发明包括：提取说话人语音特征，作为训练集；建立说话人身份识别的网络模型，该网络模型是在融合模型的基础上结合基于附加间隔Softmax损失函数建立的，利用步骤一的训练集对所述网络模型进行训练，利用训练好的网络模型确定待识别的说话人语音特征的类别，所述基于附加间隔Softmax损失函数增加了类别中的决策间隔，使同一类别之间特征向量和权重向量的间隔距离更小，同时增大不同类别特征向量的间隔距离。提高了识别精确度，具有较好的鲁棒性。
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