[发明专利]声纹验证的方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种声纹验证的方法，其特征在于，包括：

将待声纹验证的语音信号输入到VAD模型中，区分所述语音信号中的语音帧和噪音帧；

去除所述噪音帧，得到各所述语音帧组成的净化的语音数据；

提取所述净化的语音数据对应的第一声纹特征；

判断所述第一声纹特征与预存声纹特征的相似度是否满足预设条件；

若满足，则判定所述第一声纹特征与所述预存声纹特征相同，否则不相同。

2.根据权利要求1所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述VAD模型中包括傅里叶变换、高斯混合分布的GMM-NOISE和GMM-SPEECH，所述将所述语音信号输入到VAD模型中，区分语音信号中的语音帧和噪音帧的步骤，包括：

将所述语音信号输入到VAD模型中的傅里叶变换中，将所述语音信号从时域信号形式转变为频域信号形式；

将频域信号形式的语音信号的每一帧数据分别输入到所述GMM-NOISE和GMM-SPEECH中进行VAD判决，以区分语音信号中的语音帧和噪音帧。

3.根据权利要求2所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述将频域信号形式的语音信号的每一帧数据分别输入到所述GMM-NOISE和GMM-SPEECH中进行VAD判决，以区分语音信号中的语音帧和噪音帧的步骤，包括：

将频域信号形式的语音信号的各帧数据，分别输入到GMM-NOISE和GMM-SPEECH中，分别得到各帧数据的噪音帧概率和语音帧概率

根据计算局部对数似然比；

判断所述局部对数似然比是否高于局部门限值；

若是，则判定所述局部对数似然比高于局部门限值的帧数据为语音帧。

4.根据权利要求3所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述判断所述对数似然比是否高于局部门限值的步骤之后，包括：

若局部对数似然比不高于局部门限值，则根据计算全局对数似然比；

判断所述全局对数似然比是否高于全局门限值；

若全局对数似然比高于全局门限值，则判定所述全局对数似然比高于全局门限值的帧数据为语音帧。

5.根据权利要求1所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述提取所述净化的语音数据对应的第一声纹特征的步骤，包括：

提取所述净化的语音数据中各所述语音帧分别对应的MFCC类型声纹特征；

根据各所述MFCC类型声纹特征构建各所述语音帧分别对应的声纹特征向量；

将各所述声纹特征向量分别映射为低维度的声纹鉴别向量I-vector，以得到所述净化的语音数据中各所述语音帧分别对应的第一声纹特征。

6.根据权利要求5所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述判断所述第一声纹特征与预存声纹特征的相似度是否满足预设条件的步骤，包括：

分别在预存的多个人的声纹特征数据中获取各自对应的预存声纹特征，其中，多个人的声纹特征数据中包括目标人的预存声纹特征；

分别计算各所述预存声纹特征与所述第一声纹特征之间的相似度值；

将各所述相似度值按照从大到小的顺序进行排序；

判断排序在前的预设数量的相似度值中，是否包括所述目标人的预存声纹特征对应的相似度值；

若是，则判定所述第一声纹特征与预存声纹特征的相似度满足预设条件，否则不满足预设条件。

7.根据权利要求6所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述分别计算各所述预存声纹特征与所述第一声纹特征之间的相似度值的步骤，包括：

分别通过余弦距离公式计算各所述预存声纹特征与所述第一声纹特征之间的余弦距离值，其中，x代表各预存声纹鉴别向量，y代表第一声纹特征的声纹鉴别向量；

将所述余弦距离值转换成所述相似度值，其中，最小的所述余弦距离值对应最大的相似度值。