摘要
本发明公开了一种结合变分自编码和马尔科夫随机场的声纹识别方法及系统,属于声纹识别技术领域,S1、利用结合变分自编码和马尔科夫随机场的人工神经网络模型对音频采样数据进行编码,得到初始概率均值向量和初始概率方差向量;S2、对于每条初始概率均值向量和初始概率方差向量,进行k次转移概率操作得到k个转移概率;每次转移概率操作的步骤为:S201、对初始概率均值向量和初始概率方差向量进行转移概率特征重采样得到转移概率;S202、对转移概率进行编码得到转移概率均值向量和转移概率方差向量;S3、利用k个转移概率进行声纹识别。本发明通过结合变分自编码器和马尔科夫随机场的人工神经网络模型,能够实现高效的声纹识别。
技术关键词
人工神经网络模型
声纹识别方法
音频波形数据
音频采样
声纹识别系统
多层感知机
转移概率矩阵
音频数据编码器
声纹识别模型
声纹识别技术
算法
解码器
计算机程序产品
参数
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
建模方法
热网络模型
人工神经网络模型
参数分析仪
热阻抗
声纹识别方法
多层级特征
编码器
短时傅里叶变换
多头注意力机制
水泵水轮机
曲线预测方法
人工神经网络结构
叶片安放角
人工神经网络训练
验证码识别方法
干扰特征
三元组损失函数
语义向量
样本