基于深度学习的声纹识别系统优化研究
Research on Optimization of Voiceprint Recognition System Based on Deep Learning作者机构：合肥经济学院安徽合肥230012
出 版 物：《电声技术》 (Audio Engineering)
年 卷 期：2024年第48卷第3期
页 面：33-35页
主 题：深度学习 声纹识别 循环神经网络(RNN) 堆叠优化
摘 要：聚焦于基于深度学习的声纹识别系统优化方法,重点探讨了堆叠循环神经网络(Rerrent Neural Network,RNN)模型在声纹识别中的应用。首先介绍了基于深度学习的声纹识别系统的基本架构,其次引入堆叠RNN模型作为优化方法,最后在MATLAB平台上利用VoxCeleb数据集进行实验验证。实验结果表明,相比于标准RNN模型,堆叠RNN模型在准确率、精确率、召回率及F1值等评价指标上均取得了显著提高,验证了该方法在声纹识别任务中的有效性和优越性。
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