[发明专利]声纹识别方法、装置、存储介质、电子装置在审
申请号: | 202010090868.0 | 申请日: | 2020-02-13 |
公开(公告)号: | CN111341325A | 公开(公告)日: | 2020-06-26 |
发明(设计)人: | 郜开开;吴信朝;周宝;陈远旭 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G10L17/14 | 分类号: | G10L17/14;G10L15/22;G10L15/08;G10L15/20 |
代理公司: | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人: | 黄耀威 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 声纹 识别 方法 装置 存储 介质 电子 | ||
1.一种声纹识别方法,其特征在于,所述方法包括:
实时监测是否接收到唤醒词语音;
在确定接收到所述唤醒词语音的情况下,提取所述唤醒词语音的声纹特征,并将所述声纹特征录入声纹库;
提取实时监测到的当前语音信号的声纹特征;
对比所述当前语音信号的声纹特征与声纹库中存储的任一声纹特征是否相同;
如果匹配到相同的声纹特征,则对所述当前语音信号执行语义识别并进行反馈。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述声纹特征录入声纹库之后,所述方法还包括:
判断所述声纹库中每个所述声纹特征的说话人在最后一次说话的时刻之后,是否超过预设时长之内未再次说话;
如果否,则删除对应的声纹特征;
如果是,则更新对应声纹特征的说话人最后一次说话的时刻。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述声纹特征录入声纹库,包括:
对包括所述唤醒词语音的声音信号执行预处理;
提取预处理后的包括所述唤醒词语音的声音信号中的声学特征,以得到用于表示所述声纹特征的特征矢量序列;
将所述特征矢量序列存储至所述声纹库。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述声纹特征通过基于时间帧的特征矢量序列表示,所述对比所述当前语音信号的声纹特征与声纹库中存储的任一声纹特征是否相同,包括:
识别所述当前语音信号中的每个发音音素;
提取所述当前语音信号中每个发音音素对应的声纹信号的特征矢量序列;
计算所述当前语音信号每个发音音素的特征矢量序列与所述声纹库中存储的第一声纹特征的对应发音音素的特征矢量序列的最小距离;
判断所述最小距离是否小于预设阈值,其中,如果小于所述预设阈值,则确定所述当前语音信号匹配到所述第一声纹特征。
5.一种声纹识别装置,其特征在于,所述装置包括:
监测模块,用于实时监测是否接收到唤醒词语音;
第一提取模块,用于在确定接收到所述唤醒词语音的情况下,提取所述唤醒词语音的声纹特征,并将所述声纹特征录入声纹库;
第二提取模块,用于提取实时监测到的当前语音信号的声纹特征;
对比模块,用于对比所述当前语音信号的声纹特征与声纹库中存储的任一声纹特征是否相同;
识别模块,用于如果匹配到相同的声纹特征,则对所述当前语音信号执行语义识别并进行反馈。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
判断模块,用于判断所述声纹库中每个所述声纹特征的说话人在最后一次说话的时刻之后,是否超过预设时长之内未再次说话;
第一删除模块,用于如果否,则删除对应的声纹特征;
更新模块,用于如果是,则更新对应声纹特征的说话人最后一次说话的时刻。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第一提取模块包括:
预处理单元,用于对包括所述唤醒词语音的声音信号执行预处理;
第一提取单元,用于提取预处理后的包括所述唤醒词语音的声音信号中的声学特征,以得到用于表示所述声纹特征的特征矢量序列;
存储单元,用于将所述特征矢量序列存储至所述声纹库。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述声纹特征通过基于时间帧的特征矢量序列表示,所述对比模块包括:
识别单元,用于识别所述当前语音信号中的每个发音音素;
第二提取单元,用于提取所述当前语音信号中每个发音音素对应的声纹信号的特征矢量序列;
计算单元,用于计算所述当前语音信号每个发音音素的特征矢量序列与所述声纹库中存储的第一声纹特征的对应发音音素的特征矢量序列的最小距离;
判断单元,用于判断所述最小距离是否小于预设阈值,其中,如果小于所述预设阈值,则确定所述当前语音信号匹配到所述第一声纹特征。
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