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一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备.pdf
2023-04-18
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一吃****昕靓
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一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备.pdf
本发明实施例提供了一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备,该方法包括:获取待匹配的语音信息,所述语音信息包括:用户标识和语音数据;分别基于用户标识和/或语音数据,从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录;若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签,则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。通过本发明实施例,实现了对诈骗信息的简单、快速识别,提高了诈骗识别的时效性。
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本发明实施例提供了一种基于声纹的用户识别方法、装置及设备，该方法包括：获取待识别用户的语音信号，作为待识别语音信号；利用预先训练得到的唤醒模型，识别待识别语音信号中的唤醒词；获取包含所述唤醒词的语音片段；利用预先训练得到的声纹模型，对所述语音片段进行声纹识别，根据识别结果，确定所述待识别用户的身份信息。可见，本方案中，智能设备在接收到唤醒词后识别用户身份，进而也就可以根据用户身份，为不同的用户提供个性化服务。
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本公开提供了一种声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于声纹识别技术领域。该方法包括：基于第一声纹信息的设备类型、多个第二声纹信息的设备类型、第一声纹信息与多个第二音频数据的第二声纹信息分别对应的第一相似度，确定第一声纹信息与多个第二声纹信息分别对应的第二相似度，进而确定与第一声纹信息匹配的目标声纹信息。如此，在确定目标声纹信息时，考虑到了各个声纹信息对应的设备类型，减小了因音频采集设备的类型不同而造成的识别误差，提高了声纹识别的准确率。
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声纹识别方法及装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开提供一种声纹识别方法及装置、存储介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。该方法包括：确定候选单元结构；构建神经网络模型并训练；向神经网络模型中添加掩码模块，构建生成器；将训练好的神经网络模型作为基线网络，通过基线网络、生成器和判别器构建生成对抗网络模型并训练；根据训练好的生成对抗网络模型，确定待裁剪的中间状态节点并裁剪；对裁剪后神经网络模型重新训练后，提取待识别目标的声纹特征；基于相似度，确定声纹识别结果。本公开能够减少现有神经网络架构搜索过程中耗费计算资源，且搜索到的网络结构中网络参数数量大，运算量
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