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現(xiàn)有的說(shuō)話人識(shí)別方法仍存在許多不足。基于話語(yǔ)級(jí)特征輸入的端到端方法由于語(yǔ)音長(zhǎng)短不一致需要將輸入處理為同等大小，而特征訓(xùn)練加后驗(yàn)分類的兩階段方法使得識(shí)別系統(tǒng)過于復(fù)雜，這些因素都會(huì)影響模型的性能。文中提出了基于幀級(jí)特征的端到端說(shuō)話人識(shí)別方法。模型采用幀級(jí)語(yǔ)音作為輸入，冋等大小的幀級(jí)特征有效解決了話語(yǔ)級(jí)語(yǔ)音輸入長(zhǎng)度不一致的問題，且?guī)?jí)特征可保留更多的話者信息。與如今主流的兩階段法識(shí)別系統(tǒng)相比，端到端的識(shí)別方法將特征訓(xùn)練和分類打分體化，簡(jiǎn)化了模型的復(fù)雜性。在訓(xùn)練階段，毎段語(yǔ)音被分幀成多個(gè)幀級(jí)語(yǔ)音輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Conⅴ olutionⅠ Neural networks，CNN）用于訓(xùn)練模型。在評(píng)估階段，訓(xùn)練妤的CNN模型對(duì)幀級(jí)語(yǔ)音進(jìn)行分類，毎段語(yǔ)音基于多個(gè)幀的預(yù)測(cè)得分計(jì)算該條語(yǔ)音數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)類別。毎段語(yǔ)音的類別通過取各幀最多預(yù)測(cè)類別和各幀預(yù)測(cè)值平均的方法來(lái)計(jì)算。為了驗(yàn)證方法的有效性，使用普通話情感語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)（MASC）的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，基于幀級(jí)特征的端到端識(shí)別方法的性能表現(xiàn)更佳。
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