[发明专利]声纹模型重建方法、终端、装置及可读存储介质在审
| 申请号： | 201910775992.8 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110648671A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 陈昊亮;罗伟航;李炳霖 | 申请（专利权）人： | 广州国音智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/00;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 44287 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 | 代理人： | 肖丹 |
| 地址： | 510000 广东省广州市黄埔*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种声纹模型重建方法，包括以下步骤：获取语音样本数据，基于所述语音样本数据生成初始声纹模型，其中，所述语音样本数据包括多个子语音样本数据，而后基于所述初始声纹模型获取各个子语音样本数据的声纹特征向量，并基于K‑Means算法以及各个声纹特征向量对所述语音样本数据进行聚类，将所述语音样本数据分成预设数量的子样本集，接下来基于所述预设数量的子样本集生成目标声纹模型。本发明还公开了一种装置、终端及可读存储介质。本发明通过对语音样本数据进行聚类分组，进而以迭代的方式利用分组后的语音子样本集训练声纹模型，提升了声纹模型训练效率，以及声纹模型的健壮性。 | ||
| 搜索关键词： | 语音样本数据 声纹模型 子样本 声纹特征 聚类 向量 预设 可读存储介质 分组 训练效率 健壮性 迭代 算法 语音 终端 重建 | ||
【主权项】：
1.一种声纹模型重建方法，其特征在于，所述的声纹模型重建方法包括以下步骤：/n获取语音样本数据，基于所述语音样本数据生成初始声纹模型，其中，所述语音样本数据包括多个子语音样本数据；/n基于所述初始声纹模型获取各个子语音样本数据的声纹特征向量，并基于K-Means算法以及各个声纹特征向量对所述语音样本数据进行聚类，将所述语音样本数据分成预设数量的子样本集；/n基于所述预设数量的子样本集生成目标声纹模型。/n
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