基于神经网络的与文本无关的说话人识别_Text-Independent Speaker Recognition Based on Neural Networks

一种简单有效的基于神经网络的说话人识别的源代码。

说话人识别的语音输入系统采用了三种风格：依赖于文本，文本提示和文本无关的。大多数扬声器的验证应用程序使用输入文本的依赖，这涉及到一个或多个语音口令选择和入学。文本提示输入时，使用有关注的骗子。

使用各种技术来处理和储存声纹隐马尔可夫模型，模式匹配算法，神经网络，矩阵表示和决策树。一些系统也使用“反扬声器”技术，如队列模型，和世界模型。

环境噪声水平可能会阻碍双方的神器出山:www.shenqi73.com初始和后续的语音样本的收集。从行为属性的声音的变化，从另一部电话上使用一个电话和验证的入学会导致性能下降。语音变化，由于老化的识别系统，还需要解决。给这个算法的一个尝试，看看它的真正能力！