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基于3A-RCNN网络的说话人识别研究

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【通讯作者】赵统军;

【摘要】本文为了更加有针对性的从语音信息中筛选出说话人的身份信息,减少冗余信息,提出一种将通道维度、时间维度、频率维度三种维度的多重注意力机制嵌入每个残差块末端的模型(3A-RCNN)。结果表明,3A-RCNN模型收敛后平均准确率达到98.0%。相比于ResCNN和CNN-LSTM模型准确率分别提升5.48%和2.72%。更多还原

【关键词】多维度注意力机制；残差块末端嵌入；说话人识别； 3A-RCNN网络；梅尔语谱图；

【文献出处】电子技术与软件工程 ,Electronic Technology & Software Engineering , 编辑部邮箱 ,2020年14期

【分类号】TN912.34
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