BP神经网络驱动的说话者识别技术探讨与应用

本文主要探讨了BP神经网络在说话者识别领域的具体应用。说话者识别是一种基于声学特征的自动识别技术，其目的是通过分析一个人的语音样本，提取出能体现个体语音特性的特征，然后利用模式识别方法准确地识别出说话者身份，分为文本相关型和文本无关型两种类型，后者更侧重于说话者的声音特性而不依赖于具体的语音内容。 作者胡进、胡桂明和毛世榕针对文本无关的说话者识别，选择使用BP神经网络作为关键算法。BP神经网络以其广泛应用性而知名，它模仿人脑神经元的工作原理，由大量节点通过复杂的连接组成，能够实现输入与输出的非线性映射，广泛应用于函数逼近、模式识别和数据压缩等多个领域。 在实际操作中，他们首先对语音信号进行了预处理，其中关键步骤之一是预加重，以补偿语音信号在高频段的衰减并减少工频干扰。通过对比预加重前后语音波形（如图1所示），可以明显看出预加重对改善语音质量、提高识别性能的作用。 论文中，作者详细研究了BP神经网络的结构优化和训练策略，可能包括选择合适的网络拓扑、调整学习速率、激活函数等参数，以达到最佳的特征提取和分类效果。通过MATLAB进行实验验证，结果显示BP神经网络在说话者识别任务中表现出了良好的识别能力和鲁棒性，展示了其在该领域的广阔前景。 这篇论文深入探讨了如何利用BP神经网络进行有效的说话者识别特征提取，并通过实验数据证明了这种方法的有效性和实用性，为后续的说话者识别研究提供了有价值的参考。中图分类号TP183和文献标识码A也表明了这篇文章的专业性和学术价值。