一种用于无需说话人确认文本的神经网络嵌入系统

摘要

本发明属于神经网络技术领域，具体涉及一种用于无需说话人确认文本的神经网络嵌入系统，包括前馈DNN和神经网络结构；所述前馈DNN采用端到端系统，所述神经网络结构包含对语音帧进行操作的层、聚集在框架层表示上的统计数据池层、在分段层进行操作的附加层，以及最后的softmax输出层组成；非线性是修正的线性单位(ReLUs)；其具有能够提高更小的公共数据集性能，使得DNN不再训练系统以分离相同说话人和不同说话人的组成对，而是学习对训练说话人进行分类。