31、语音与声学领域的深度学习应用探索

语音与声学领域的深度学习应用探索

1. 说话人识别

1.1 说话人识别概述

说话人识别是一个重要的研究领域，在法医学和生物特征认证等方面有广泛应用。许多说话人识别系统依赖于预计算的特征，如 i - 向量或 MFCC，然后将这些特征输入到机器学习或深度学习网络进行分类。而一些深度学习语音系统则绕过特征提取阶段，直接将音频信号输入网络，让网络直接学习低级音频信号特征。

1.2 三种神经网络架构

为了进行说话人验证，训练了三种卷积神经网络（CNN），它们的架构除了第一个卷积层外基本相同：
1. 标准卷积神经网络（Standard CNN） ：输入波形直接连接到一个随机初始化的卷积层，该层尝试从原始音频帧中学习特征并捕捉特征。
2. ConstantSincLayer ：输入波形与一组在 mel 尺度上等间隔的固定宽度 sinc 函数（带通滤波器）进行卷积。
3. SincNetLayer ：输入波形与一组参数由网络学习的 sinc 函数进行卷积。在 SincNet 架构中，网络在训练时调整 sinc 函数的参数。

1.3 数据集

使用 LibriSpeech 数据集的一个子集，该数据集是一个大型的英语语音语料库，采样率为 16 kHz。以下是下载和准备数据集的代码：

dataFolder = tempdir;
dataset = fullfile(dataFolder,"LibriSpeech