摘要：提出了一種識別多維語音信息的方法,用來同時識別說話人身份、性別和情感信息,選擇身份特征參數I-vector向量表示語句特征。首先基于深度置信網絡(DBN)設計了一個性別相關的多維語音識別基線系統,然后在基線系統基礎上又提出了一種基于漸進式神經網絡技術(Progressive Neural Network,ProgNets)的多維說話人信息識別方法。在性別相關的基礎上,將輔助語音識別模型知識遷移學習到主語音識別模型中,進而增強語音識別性能。實驗結果表明,基線系統識別結果比非同時識別的單維語音識別DBN模型的平均識別率提升了4.73%,而基于ProgNets系統的多維系統識別精度比基線系統高1.8%。