基于小波神经网络的调度人员带噪声纹识别方法

作     者：戴雯菊 金宇 黄宇 DAI Wenju;JIN Yu;HUANG Yu

作者机构：贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳550001 

出 版 物：《信息与电脑》 (Information & Computer)

年 卷 期：2023年第35卷第19期

页      面：152-154页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：南方电网公司一般科技项目“基于声纹和智能语音的调度操作票系统辅助监督机器人研究与应用”(项目编号:GZKJXM20190674) 

主　　题：小波神经网络 调度人员 带噪 声纹 识别方法 

摘      要：常规的带噪声纹识别方法以声纹特征识别为主,含噪背景下的声纹数据,增加了声纹识别误差,不利于精准识别调度人员声纹。因此,设计了基于小波神经网络的调度人员带噪声纹识别方法。基于小波神经网络构建调度人员带噪声纹识别模型,利用概率密度函数获取调度人员声纹特征,将训练特征的似然度作为下一次训练的初始参数,经过多次迭代,获取更加清晰的声纹数据。补偿调度人员带噪声纹识别误差,根据任意两种噪声之间的相关性做出补偿识别,得到更加纯净的声纹,确保调度人员声纹识别精准度。采用对比实验,验证了该方法的识别精准度更高,能够应用于实际生活。