基于2DPCA特征降维的CNN说话人识别

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

人工智能 | 更新时间：2022-01-28

- 基于2DPCA特征降维的CNN说话人识别
- Speaker Recognition Based on 2DPCA Feature Dimension Reduction and CNN
- 软件导刊 2022年21卷第1期页码：131-135
- 作者机构：
  
  上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海　201620
- 作者简介：
  
  张学祥（1993-），男，上海工程技术大学机械与汽车工程学院硕士研究生，研究方向为深度学习、语音识别；
  雷菊阳（1966-），男，博士，上海工程技术大学机械与汽车工程学院副教授、硕士生导师，研究方向为分布式控制、智能控制及贝叶斯推理。
- 基金信息：
- DOI：10.11907/rjdk.211315
  中图分类号：
扫描看全文
张学祥, 雷菊阳. 基于2DPCA特征降维的CNN说话人识别[J]. 软件导刊, 2022,21(1):131-135.

Xue-xiang ZHANG, Ju-yang LEI. Speaker Recognition Based on 2DPCA Feature Dimension Reduction and CNN[J]. Software Guide, 2022,21(1):131-135.
张学祥, 雷菊阳. 基于2DPCA特征降维的CNN说话人识别[J]. 软件导刊, 2022,21(1):131-135. DOI： 10.11907/rjdk.211315.

Xue-xiang ZHANG, Ju-yang LEI. Speaker Recognition Based on 2DPCA Feature Dimension Reduction and CNN[J]. Software Guide, 2022,21(1):131-135. DOI： 10.11907/rjdk.211315.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于深度学习的短时交通流预测方法综述与仿真研究

改进FCOS的车辆重识别研究

融合注意力与比较增强学习机制的情感分析