[发明专利]一种声纹识别方法及系统有效
| 申请号： | 201610218436.7 | 申请日： | 2016-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN107274905B | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 金星明;李为;郑昉劢;吴富章;朱碧磊;钱柄桦;李科;吴永坚;黄飞跃 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/12 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了声纹识别方法，包括：分别训练N个身份因子I‑Vector矩阵，得到N个I‑Vector矩阵；N为大于1的自然数；根据N个I‑Vector矩阵，从测试样本中分别提取中N个对应的I‑Vector向量；根据N个对应的I‑Vector分别计算得分，得出N个对应的分数；将N个对应的分数进行融合，得到目标分数，并根据目标分数进行判决。采用本发明，能够实现在海量训练数据前提下，突破现有技术中单一I‑Vector框架声纹识别性能瓶颈的技术问题，经测试表明，通过两个以上经过足量数据训练的I‑Vector框架相对于单一I‑Vector框架系统整体性能均能提升20％～30％左右。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 声纹 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种声纹识别方法，其特征在于，包括：通过N份训练数据并行独立的分别训练N个身份因子I‑Vector矩阵，得到相互没有交集的N个I‑Vector矩阵；所述身份因子I‑Vector矩阵为总空间变化矩阵，所述N为大于1的自然数；所述N份训练数据相互独立；其中，针对每一个训练，根据开发数据集，利用因子分析算法，估计出总变化空间矩阵，在得到总变化空间矩阵后，将高维的GSV在总变化空间矩阵所表示的总变化子空间中进行投影，得到训练后的总体变化因子；根据所述N个I‑Vector矩阵，从测试样本中分别提取中N个对应的I‑Vector向量；根据所述N个对应的I‑Vector向量分别计算得分，得出N个对应的分数；将所述N个对应的分数进行融合，得到目标分数，并根据所述目标分数进行判决。
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