《表1 不同信噪比白噪声影响下网络的正确识别率》

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《基于深度双向LSTM网络的说话人识别》

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为评估该网络的抗噪声干扰特性，本文对数据库中所有音频文件分别加入不同程度的白噪声进行测试，表1为不同信噪比条件下的测试结果。在普通办公室环境（未加入白噪声）下，准确率为97.92%，比使用相同数据库文献[23]中GMM-UBM方法的准确率提高1.92%。在信噪比为20dB的条件下，准确率为95.83%，在信噪比为10dB的条件下，准确率为94.17%，在信噪比为0dB的条件下，准确率下降为72.92%。分析可得，只要语音的信噪比在10dB以上，都可获得令人满意的结果，这对于只有5s时长的短语音说话人识别，具有良好的实用价值。