[发明专利]声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种声纹判别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标相关系数，所述目标相关系数是由检材数据的声纹特征与样本数据的声纹特征所确定的；

基于所述检材数据，对检材语音库中的语音样本作预设处理，以使得所述检材语音库中语音样本的语音质量与所述检材数据的语音质量相匹配；

将每一对比对的相关系数输入至预设模型，输出每一对比对的对数似然比，所述预设模型是基于样本对比对及样本对比对的标注结果所训练得到的，所有对比对包括同源对比对及异源对比对；

根据每一对比对的对数似然比，获取预设阈值，并基于所述预设阈值，对所述目标相关系数进行判别；

其中，所述同源对比对是基于相同说话人身份分别在样本特征库及检材特征库选取一条声纹特征所构成的，所述异源特征对是基于不同说话人身份分别在样本特征库及检材特征库选取一条声纹特征所构成的，所述样本特征库是由所述样本语音库中语音样本对应的声纹特征所构成的，所述检材特征库是由所述检材语音库中语音样本对应的声纹特征所构成的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述检材数据，对检材语音库中的语音样本作预设处理，以使得所述检材语音库中语音样本的语音质量与所述检材数据的语音质量相匹配，包括；

获取所述检材数据的质量参数组；

根据所述质量参数组中每项质量参数的取值及类型，对所述检材语音库中的语音样本进行调整，以使得所述检材语音库中每一语音样本的每项质量参数的取值与所述质量参数组中每项质量参数的取值相匹配。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述质量参数组中包括以下四项质量参数中的至少任意一项，所述以下四项质量参数分别为信噪比、语音有效时长、噪声类型及信道频率响应。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将每一对比对的相关系数输入至预设模型，输出每一对比对的对数似然比之前，还包括：

将样本对比对的相关系数输入至初始模型中，输出样本对比对的对数似然比，根据样本对比对的判别结果，获取样本对比对的损失函数值，若获取的损失函数值不满足预设条件，则对所述初始模型中的参数进行更新，重复上述输入样本对比对、获取损失函数值及更新参数的过程，直至获取的损失函数值满足所述预设条件为止，则确定完成对所述初始模型中参数的更新，并得到所述预设模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括双隐层、激活函数层及对数似然比计算层；相应地，所述将样本对比对输入至初始模型中，输出样本对比对的对数似然比，包括：

将样本对比对的相关系数输入至所述双隐层，输出样本对比对中两条声纹特征的同源概率及异源概率；

将所述同源概率及所述异源概率输入至所述激活函数层，以对所述同源概率及所述异源概率进行归一化；

将归一化后的同源概率及异源概率输入至对数似然比计算层，输出样本对比对的对数似然比。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将每一对比对的相关系数输入至预设模型，输出每一对比对的对数似然比之前，还包括：

对于任一对比对，获取所述任一对比对的多个特征向量组中每一特征向量组对应的相关系数；其中，每一特征向量组均是由所述任一对比对中两条声纹特征各自对应的特征向量所构成的，每一特征向量组中两个特征向量的类型相同，不同特征向量组所对应的特征向量类型均不同；

根据每一特征向量组对应的相关系数，获取相关系数综合值，并将所述相关系数综合值作为所述任一对比对的相关系数。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每一对比对的对数似然比，获取预设阈值，包括：

根据每一同源对比对的对数似然比及相关系数，确定同源分布曲线，根据每一异源对比对的对数似然比及相关系数，确定异源分布曲线，所述同源分布曲线与所述异源分布曲线的横坐标表示相关系数，所述异源分布曲线与所述异源分布曲线的横坐标表示对数似然比；

根据所述同源分布曲线与所述异源分布曲线之间的交点，确定所述预设阈值。