一种高斯混合模型和量子神经网络联合的说话人识别方法

摘要

本发明提供一种高斯混合模型和量子神经网络联合的说话人识别方法。包括：在训练阶段，对输入的训练语音信号分帧并提取特征参数，生成特征参数向量；之后，使用K均值方法和EM算法取得特征参数向量的高斯混合模型参数，最后使用所有训练语音信号的高斯混合模型参数训练量子神经网络。在识别阶段，得到被识别人语音的高斯混合模型参数，之后将此模型参数输入之前已训练好的神经网络，得到识别结果；本发明适用于样本数据少，样本数据不均衡情况下的说话人识别；同时利用量子神经网络本身所具有的能对存在交叉数据和模糊边界的说话人语音数据进行有效判决的能力，提高系统正确识别率。