基于残差神经网络的说话人识别

基于残差神经网络的说话人识别是一种利用深度学习技术识别说话人身份的方法。残差神经网络是一种特殊的人工神经网络，具有较强的非线性映射能力，可以有效地提取语音特征。

在说话人识别中，通常需要先对语音信号进行预处理，例如进行语音分帧、去除噪声等操作。然后，将处理后的语音信号输入到残差神经网络中进行特征提取和分类。通过训练网络，可以得到分类器，用于判别输入语音信号的说话人身份。

相比于传统的说话人识别方法，基于残差神经网络的方法具有更高的准确率和鲁棒性。它可以自动学习语音特征，并能够适应不同说话人和环境的变化。