[发明专利]一种识别说话人的方法及终端有效
| 申请号： | 201810889916.5 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN109166586B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 贾雪丽;王健宗;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/00 | 分类号： | G10L17/00;G10L17/04;G10L17/18 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种识别说话人的方法及终端，该方法包括：获取待识别的目标声音信息；使用预设的神经网络模型对目标声音信息进行处理，提取目标声音信息的目标特征向量；使用所述神经网络模型对所述目标特征向量进行处理，得到目标特征向量与标签向量之间的损失值，所述损失值包括角度损失值以及距离损失值；基于所述损失值，确定所述目标声音信息对应的身份识别结果。本发明实施例，使用预设的神经网络模型提取待识别的目标声音信息的目标特征向量，能够准确提取说话人的语音特征，通过计算目标特征向量与标签向量之间的损失值，能够准确分析声音信息的特征向量与已知的标签向量之间的差异，提高身份识别结果的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 说话 方法 终端 | ||
【主权项】：
1.一种识别说话人的方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标声音信息；使用预设的神经网络模型对所述目标声音信息进行处理，提取所述目标声音信息的目标特征向量；其中，所述神经网络模型是通过使用机器学习算法对声音样本集进行训练得到，在训练过程中，所述神经网络模型的输入为所述声音样本集的声音信息，所述神经网络模型的输出为所述声音样本对应的身份识别结果；使用所述神经网络模型对所述目标特征向量进行处理，得到所述目标特征向量与标签向量之间的损失值，所述损失值包括角度损失值以及距离损失值；基于所述损失值，确定所述目标声音信息对应的身份识别结果。
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