[发明专利]一种针对短语音的说话人识别模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201710651305.2 | 申请日： | 2017-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN107369440B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 庞在虎;张志平;朱风云 | 申请（专利权）人： | 北京灵伴未来科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/06;G10L17/02;G10L17/04 |
| 代理公司： | 北京市清华源律师事务所 11441 | 代理人： | 沈泳;王永秀 |
| 地址： | 100083 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对短语音的说话人识别模型的训练方法，包括：从训练语料的语音数据中提取声学特征；对所述训练语料的语音数据进行音素标注得到音素标注结果；利用所述声学特征和所述音素标注结果进行音素相关的GMM‑UBM模型训练，得到说话人相关且音素相关的GMM模型和UBM模型；基于所述音素相关的GMM模型和UBM模型，针对每个音素生成用于提取i‑vector特征的音素相关的i‑vector总体变化矩阵；利用所述音素相关的i‑vector总体变化矩阵，从每个说话人数据中提取音素相关的i‑vector参数，再通过降维得到说话人相关且音素相关的i‑vector特征，作为说话人模型，本发明通过对说话人建立音素相关的i‑vector模型，使模型精度更高，并提高了识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 语音 说话 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种针对短语音的说话人识别模型的训练方法，其特征在于，包括：从训练语料的语音数据中提取声学特征；对所述训练语料的语音数据进行音素标注得到音素标注结果；利用所述声学特征和所述音素标注结果进行音素相关的GMM‑UBM模型训练，得到说话人相关且音素相关的GMM模型和UBM模型；基于所述音素相关的GMM模型和UBM模型，针对每个音素生成用于提取i‑vector特征的音素相关的i‑vector总体变化矩阵；利用所述音素相关的i‑vector总体变化矩阵，从每个说话人数据中提取音素相关的i‑vector参数，再通过降维得到说话人相关且音素相关的i‑vector特征，作为说话人模型。
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