[发明专利]语音模型训练方法、说话人识别方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201810549432.6 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108777146A | 公开（公告）日： | 2018-11-09 |
| 发明（设计）人： | 涂宏 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/06 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 谭果林 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种语音模型训练方法、说话人识别方法、装置、设备及介质。语音模型训练方法包括：基于预先准备的训练语音数据进行通用背景模型训练，获取通用背景模型；基于所述通用背景模型对目标说话人语音数据进行自适应处理，获取相对应的目标声纹特征模型；基于所述目标声纹特征模型，获取所述目标说话人语音数据的目标声纹特征向量；将所述目标声纹特征向量输入到深度神经网络中进行训练，获取目标说话人语音识别模型。采用该语音模型训练方法获取的目标说话人语音识别模型进行说话人识别能够得到精确的识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 声纹特征 语音模型 通用背景模型 说话人识别 语音识别 语音数据 向量 自适应处理 获取目标 神经网络 训练语音 | ||
【主权项】：
1.一种语音模型训练方法，其特征在于，包括：基于预先准备的训练语音数据进行通用背景模型训练，获取通用背景模型；基于所述通用背景模型对目标说话人语音数据进行自适应处理，获取相对应的目标声纹特征模型；基于所述目标声纹特征模型，获取所述目标说话人语音数据的目标声纹特征向量；将所述目标声纹特征向量输入到深度神经网络中进行训练，获取目标说话人语音识别模型。
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