基于模糊分类器及多层前馈神经网络混合结构的说话人辨认
Hybrid architecture based on fuzzy classifier and multiplayer feed-forward neural network for speaker identification作者机构：南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003
出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)
年 卷 期：2005年第26卷第11期
页 面：68-75页
核心收录：
基 金：江苏省"青蓝工程"跨世纪学术带头人专项基金资助项目(QL003YZ)南京邮电大学科研发展基金资助项目(2001院17)
摘 要：提出了基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认新方法。该算法首先将某一类的训练数据分成若干子类, 对每一子类在其中心周围定义具有超椭球区域的模糊规则。实验表明,该系统可以较快的聚类速度取得与HMM 相当的识别效果。进一步的研究表明,基于模糊超椭球聚类算法的说话人辨认系统与传统的基于HMM的识别方法存在一个共同的缺点,即抗噪性能较差。为此,通过引入多层前馈神经网络(MLFNN)与模糊超椭球分类器构成混合模型,使系统的识别性能和抗噪能力显著提高。
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