全连接多尺度的残差网络及其进行声纹识别的方法

摘要

本发明提供了一种全连接多尺度的残差网络及其进行声纹识别的方法。该残差网络包括输入层，卷积层，N个依次连接的残差模块，以及全连接层。其中，在每个残差模块中，可以将输入的特征图分成多个分组，长度和宽度均为1的第一卷积核的输出，连接到后面经过多个第二卷积核构成的第二卷积核组，作为第二卷积核组的输入，最后将经过第二卷积核组的输出的特征图拼接在一起，由长度和宽度均为1的第三卷积核对其进行卷积处理，实现多尺度特征信息的融合，全连接层可以根据融合后的特征更好预测并输出用于指示说话人的分类信息。如此，可以在不增加网络深度的情况下，更好的提取多尺度的特征，从而实现更为准确的进行声纹识别。