[发明专利]一种声纹识别方法、歌手认证方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种声纹识别方法，其特征在于，包括：

接收用户音频，并确定所述用户音频对应的目标音频；

确定所述目标音频和所述用户音频的用户声纹相似度，以及所述目标音频分别与多个参考音频中每一参考音频的参考声纹相似度；

根据所述目标音频分别与多个参考音频中每一参考音频的参考声纹相似度构建相似度分布模型，并确定所述用户声纹相似度在所述相似度分布模型中的分布位置；

根据所述分布位置判断所述用户音频与所述目标音频是否声纹匹配。

2.根据权利要求1所述声纹识别方法，其特征在于，根据所述目标音频分别与多个参考音频中每一参考音频的参考声纹相似度构建相似度分布模型，并确定所述用户声纹相似度在所述相似度分布模型中的分布位置，包括：

根据所述目标音频分别与多个参考音频中每一参考音频的参考声纹相似度的均值和方差构建高斯分布函数；

计算所述用户声纹相似度在所述高斯分布函数中的上累计分布函数值，并根据所述上累计分布函数值确定所述用户声纹相似度在所述高斯分布函数中的分布位置。

3.根据权利要求1所述声纹识别方法，其特征在于，确定所述目标音频和所述用户音频的用户声纹相似度，以及所述目标音频分别和多个参考音频中每一参考音频的参考声纹相似度，包括：

确定所述用户音频的用户声纹特征向量、所述目标音频的目标声纹特征向量和多个参考音频中每一所述参考音频的参考声纹特征向量；

根据所述用户声纹特征向量和所述目标声纹特征向量计算所述用户声纹相似度；

根据所述目标声纹特征向量和所述参考声纹特征向量计算所述参考声纹相似度。

4.根据权利要求3所述声纹识别方法，其特征在于，根据所述用户声纹特征向量和所述目标声纹特征向量计算所述用户声纹相似度，包括：

根据所述用户声纹特征向量和所述目标声纹特征向量的余弦距离计算所述用户声纹相似度；

相应的，根据所述目标声纹特征向量和所述参考声纹特征向量计算所述参考声纹相似度，包括：

根据所述用户声纹特征向量和所述参考声纹特征向量的余弦距离计算所述参考声纹相似度。

5.根据权利要求1所述声纹识别方法，其特征在于，在接收用户音频之后，还包括：

判断所述用户音频是否符合预设条件；其中，所述预设条件包括清晰度约束条件、时长约束条件和音频类型约束条件中的任一项或任几项的组合；

若是，则执行确定所述用户音频对应的目标音频的操作；

若否，则返回音频录入失败的提示信息，并重新接收用户音频。

6.根据权利要求1所述声纹识别方法，其特征在于，确定所述用户音频对应的目标音频，包括：

接收用户的认证请求，并确定所述认证请求对应的目标认证歌手；

根据数据库中所述目标认证歌手的音乐作品确定所述目标音频。

7.根据权利要求6所述声纹识别方法，其特征在于，根据数据库中所述目标认证歌手的音乐作品确定所述目标音频，包括：

确定所述目标音频对应的音乐曲目；

从所述数据库中查询所述目标认证歌手演唱所述音乐曲目的音乐作品，并根据所述音乐作品确定所述目标音频。

8.根据权利要求6所述声纹识别方法，其特征在于，根据数据库中所述目标认证歌手的音乐作品确定所述目标音频包括：

对所述数据库中所述目标认证歌手的音乐作品进行声源分离，并将声源分离得到的人声作为所述目标音频。

9.根据权利要求6所述声纹识别方法，其特征在于，确定所述目标音频和所述用户音频的用户声纹相似度，以及所述目标音频分别和多个参考音频中每一参考音频的参考声纹相似度，包括：

计算所述用户音频和所述目标音频的用户声纹相似度；

根据数据库中N名歌手的音乐作品确定多个所述参考音频，并计算所述目标音频和每一所述参考音频的参考声纹相似度。