不同语音特征对声音分类的有效性研究

The Effectivenessof Different Speech Featureson Sound Classification

声音信号分类是准确进行语音预测、解码和识别的基础工作。深度神经网络是目前音频分类的主流方法。选用19种不同语音特征,以3种噪声作为分类对象,采用深度长短时记忆神经网络作为分类算法,比较了不同语音特征及特征融合对噪声信号分类准确度的影响,总结了不同特征对信号分类的有效程度,并对实验结果进行了说话人识别验证。该研究对公安领域说话人身份识别具有一定的参考价值。