Neural networks are a popular area of research today. However, neural network algorithms have only recently proven valuable to application problems. This paper seeks to aid in the process of transferring neural network technology from research to a development environment by describing our experience in applying this technology.
The application studied here is Speaker Identity Verification (SIV), which is the task of verifying a speaker's identity by comparing the speaker's voice pattern to a stored template.
In this paper, we describe the application of the back-propagation neural network algorithm to one aspect of the SIV problem, called Residual Compression (RC). The RC problem is to extract useful features from a part of the speech signal that was not utilized by previous SIV systems. Here, we describe a neural network architecture, pre-processing algorithm, training methodology, and empirical results for this problem. We also present a few guidelines for the use of neural networks in applied settings.
神经网络是当今流行的研究领域。但是,神经网络算法直到最近才被证明对应用程序问题有价值。本文旨在通过描述我们在神经网络技术应用方面的经验,来协助其将神经网络技术从研究转移到开发环境中。 P>
此处研究的应用程序是“说话者身份验证(SIV)”,它是通过将说话者的语音模式与存储的模板进行比较来验证说话者身份的任务。 P>
在本文中,我们描述了反向传播神经网络算法在SIV问题的一个方面(称为残余压缩(RC))的应用。 RC问题是从以前的SIV系统未使用的一部分语音信号中提取有用的功能。在这里,我们描述了此问题的神经网络体系结构,预处理算法,训练方法和经验结果。我们还提供了一些在应用环境中使用神经网络的准则。 P>
机译:识别语音障碍的脑生成信号的单词:AutoEncoders在深神经网络中的神经图定型机控制器中的应用
机译:神经网络在线分析以小波变换表示的非平稳(语音)信号-II:神经网络的研究和优化
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机译:使用语音粗粒度稀疏化的深度神经网络中的有效内存压缩
机译:利用集成神经网络和Taguchi的实验设计的协同作用,通过残差分析对混沌时间序列进行预测。
机译:使用神经网络预测器的远程医疗应用EEG信号的按需压缩
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机译:神经网络技术在模拟反应堆实验回路设定点控制中的应用。