基于深度自编码网络的说话人性别自动识别方法及系统

摘要

本发明属于声纹识别技术领域，公开了一种基于深度自编码网络的说话人性别自动识别方法及系统，利用与注册说话人及信道均无关的语音信号训练UBM通用背景模型；提取注册数据的i‑vector；提取测试数据的i‑vector；训练深度自编码网络；模式匹配与识别，并进行模型评估。本发明将深度自编码网络应用于说话人性别识别中，将深度自编码网络强大的学习能力用于表征不同性别的说话人特征，不仅实现了特征的再提取，同时降低了特征维数，从而降低了分类运算时的复杂度。本发明提出的方法可进一步推广应用于说话人识别，尝试提高说话人识别系统的鲁棒性。