[发明专利]一种声纹识别方法及声纹识别装置

权利要求书

1.一种声纹识别方法，其特征在于，所述方法包含步骤：

接收未知用户输入的待识别语音信号；

提取所述待识别语音信号中每一帧所对应的帧声纹特征；

计算各所述帧声纹特征的后验概率；

基于所述后验概率对各所述帧声纹特征进行分类，并确定每种分类的类型标识；

基于所述类型标识确定已知用户对应的注册语音信号中是否包含相同的分类；

若包含，则基于所述待识别语音信号的各所述相同分类中所包含的所述帧声纹特征，训练生成待识别模型，并基于所述注册语音信号的各所述相同分类中所包含的所述帧声纹特征，训练生成声纹识别模型；

基于所述待识别模型与所述声纹识别模型的相似度确定所述未知用户是否为所述已知用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述类型标识确定已知用户对应的注册语音信号中是否包含相同的分类之前，所述方法还包含步骤：

对所述已知用户对应的注册语音信号进行分类，得到每个分类的类型标识。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述已知用户对应的注册语音信号进行分类包含：

采集已知用户输入的注册语音信号，其中所述注册语音信号的时长大于一预设阈值；

提取所述注册语音信号中每一帧所对应的帧声纹特征；

计算各所述帧声纹特征的后验概率；

基于所述后验概率对各所述帧声纹特征进行分类，并记录每种分类的类型标识。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集已知用户输入的注册语音信号，包括：采集所述已知用户朗读一预设文本所产生的所述注册语音信号。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设阈值为30秒。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算各所述帧声纹特征的后验概率包含：

分别以各所述帧声纹特征作为输入样本，基于Tdnn-ubm模型得到所述注册语音信号中每一帧所对应的后验概率。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述后验概率对各所述帧声纹特征进行分类，包含：

计算各所述后验概率的热独值；

将相同热独值所对应的所述帧声纹特征归为同一分类。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别语音信号为短文本无关的语音信号。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述待识别语音信号的各所述帧声纹特征的后验概率包含：

分别以各所述帧声纹特征作为输入样本，基于Tdnn-ubm模型得到所述识别语音信号中每一帧所对应的后验概率。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述后验概率对各所述帧声纹特征进行分类，包含：

计算各所述后验概率的热独值；

将相同热独值所对应的所述帧声纹特征归为同一分类。

11.一种声纹识别装置，其特征在于，所述装置包含一输入模块、一声纹识别模块，及一输出模块；其中，

所述输入模块接收未知用户输入的待识别语音信号，并发送给所述声纹识别模块，所述声纹识别模块基于权利要求1至10中任一项所述的声纹识别方法对所述未知用户的身份进行确认，并发送识别结果至所述输出模块；

所述输出模块对所述识别结果进行输出。