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現有的說話人識別方法仍存在許多不足。基于話語級特征輸入的端到端方法由于語音長短不一致需要將輸入處理為同等大小，而特征訓練加后驗分類的兩階段方法使得識別系統過于復雜，這些因素都會影響模型的性能。文中提出了基于幀級特征的端到端說話人識別方法。模型采用幀級語音作為輸入，冋等大小的幀級特征有效解決了話語級語音輸入長度不一致的問題，且幀級特征可保留更多的話者信息。與如今主流的兩階段法識別系統相比，端到端的識別方法將特征訓練和分類打分體化，簡化了模型的復雜性。在訓練階段，毎段語音被分幀成多個幀級語音輸入到卷積神經網絡（Conⅴ olutionⅠ Neural networks，CNN）用于訓練模型。在評估階段，訓練妤的CNN模型對幀級語音進行分類，毎段語音基于多個幀的預測得分計算該條語音數據的預測類別。毎段語音的類別通過取各幀最多預測類別和各幀預測值平均的方法來計算。為了驗證方法的有效性，使用普通話情感語音語料庫（MASC）的語音數據進行訓練和測試。實驗結果表明，與現有方法相比，基于幀級特征的端到端識別方法的性能表現更佳。
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