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基于组合神经网络和模糊聚类的话者分类.pdf
27 1 Vol . 27, N o. 1
1 9 9 7 3 JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY M ar . 1997
*
戴蓓倩 朱 斌 张劲松 王长富 李 辉
( )
基于话者分类的自适应语音识别是实现非限定人、大字表语音识别的 一种很
有前途的有 方法. 本文设计了一种用于话者分类的主从式组合神经网络, 以神经预
测模型作为从网络, 可以从短语音( 一个音节, 约0. 3 秒) 中有 地提取、规正和压缩
话者 个人性信息; 主网络采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络. 针对话者 个
人性信息的模糊性, 提出了模糊系统聚类算法和双类心聚类算法. 实验验证了组合神
经网络对于话者分类的有 性以及模糊聚类算法对不同文本的语音样本具有较好的
适应性.
组合神经网络, 模糊聚类, 话者分类, 自适应语音识别
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