用于神经网络说话人识别的PCA-GA研究

针对用于神经网络说话人识别的海量特征参数带来的识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于神经网络的基于语音特征参数的PCA新方法。该方法提取出的新特征参数在神经网络中的识别率和训练速度得到较大提高。结合GA能有效防止网络收敛于局部极小点,缩短训练时间,提高网络稳定性。从而全面提高了基于NN的说话人识别效果。