[发明专利]一种声纹识别方法、装置、设备和储存介质

权利要求书

1.一种声纹识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别语音；

提取所述待识别语音的第一语谱图；

将所述第一语谱图输入到预置受限玻尔兹曼机中进行特征提取；

将提取的特征输入到预置SVM分类器中，得到所述待识别语音的识别结果；

所述将所述第一语谱图输入到预置受限玻尔兹曼机中进行特征提取，之前还包括：

获取训练样本语音数据集；

提取所述训练样本语音数据集中的训练样本语音的第二语谱图；

将所述第二语谱图输入到受限玻尔兹曼机，对所述受限玻尔兹曼机进行优化训练，得到目标参数，所述目标参数包括权重参数、可视单元的偏置和隐藏单元的偏置；

基于多目标优化算法对所述隐藏单元的偏置进行优化，得到优化后的所述受限玻尔兹曼机；

将所述第二语谱图输入到优化后的所述受限玻尔兹曼机进行特征提取，使得优化后的所述受限玻尔兹曼机输出声纹特征；

将所述声纹特征输入到SVM分类器中，对所述SVM分类器进行训练；

计算所述SVM分类器对训练样本语音数据集的识别率；

当所述识别率小于阈值时，返回所述将所述第二语谱图输入到受限玻尔兹曼机，对所述受限玻尔兹曼机进行优化训练，得到目标参数的步骤；

当所述识别率大于或等于所述阈值时，得到训练好的所述受限玻尔兹曼机和训练好的所述SVM分类器，将训练好的所述受限玻尔兹曼机作为所述预置受限玻尔兹曼机，将训练好的所述SVM分类器作为所述预置SVM分类器；

所述基于多目标优化算法对所述隐藏单元的偏置进行优化，得到优化后的所述受限玻尔兹曼机，包括：

在所述隐藏单元的偏置中随机选取若干个偏置参数，生成第一偏置数据集；

基于多目标优化算法对所述第一偏置数据集进行优化，得到第二偏置数据集；

基于所述第二偏置数据集对所述第一偏置数据集中的偏置参数进行更新，得到优化后的所述受限玻尔兹曼机。

2.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，所述提取所述待识别语音的第一语谱图，之前还包括：

对所述待识别语音进行预处理。

3.一种声纹识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待识别语音；

第一提取模块，用于提取所述待识别语音的第一语谱图；

第二提取模块，用于将所述第一语谱图输入到预置受限玻尔兹曼机中进行特征提取；

识别模块，用于将提取的特征输入到预置SVM分类器中，得到所述待识别语音的识别结果；

第二获取模块，用于获取训练样本语音数据集；

第三提取模块，用于提取所述训练样本语音数据集中的训练样本语音的第二语谱图；

第一训练模块，用于将所述第二语谱图输入到受限玻尔兹曼机，对所述受限玻尔兹曼机进行优化训练，得到目标参数，所述目标参数包括权重参数、可视单元的偏置和隐藏单元的偏置；

优化模块，用于基于多目标优化算法对所述隐藏单元的偏置进行优化，得到优化后的所述受限玻尔兹曼机；

第四提取模块，用于将所述第二语谱图输入到优化后的所述受限玻尔兹曼机进行特征提取，使得优化后的所述受限玻尔兹曼机输出声纹特征；

第二训练模块，用于将所述声纹特征输入到SVM分类器中，对所述SVM分类器进行训练；

计算模块，用于计算所述SVM分类器对训练样本语音数据集的识别率；

触发模块，用于当所述识别率小于阈值时，触发所述第一训练模块；

输出模块，用于当所述识别率大于或等于所述阈值时，得到训练好的所述受限玻尔兹曼机和训练好的所述SVM分类器，将训练好的所述受限玻尔兹曼机作为所述预置受限玻尔兹曼机，将训练好的所述SVM分类器作为所述预置SVM分类器；

所述优化模块具体用于：

在所述隐藏单元的偏置中随机选取若干个偏置参数，生成第一偏置数据集；

基于多目标优化算法对所述第一偏置数据集进行优化，得到第二偏置数据集；

基于所述第二偏置数据集对所述第一偏置数据集中的偏置参数进行更新，得到优化后的所述受限玻尔兹曼机。

4.根据权利要求3所述的声纹识别装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，用于对所述待识别语音进行预处理。