改进的基于VQ+WNN的说话人识别研究

摘要

VQ+WNN(Vector Quantization and Wavelet Neural Network)说话人识别系统主要利用VQ进行矢量量化,将量化矢量送到小波神经网络进行说话人训练和识别.经过VQ量化后的特征矢量可以大大减少小波神经网络的运算量,提高网络的收敛速度与识别精度.虽然运算量是可以接受的,但如果在矢量量化之前采用分量处理方法,去除对识别精度影响不大的特征矢量,则可进一步减少运算量,而识别精度基本维持不变.