《表1 系统识别率比较：基于卷积长短期记忆网络的说话人辨识》

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《基于卷积长短期记忆网络的说话人辨识》

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选择50个说话人进行实验，测试语音和识别语音都采用干净语音，不加入噪音。测试语音经卷积过LSTM网络模型训练，然后还原语音波形，并对还原后的语音波形提取24维的MFCC及其一阶差分语音特征矢量参数，训练GMM，GMM输出的超矢量分别选择50-170，比较系统识别率。从表1可以看出随着超矢量的增多，识别率越来越高；LSTM的输出设置越多，识别率也会增加。LSTM的输出与GMM的输出越多，越能描述说话人的语音特征。