声纹识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
一条****杉淑
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声纹识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本公开提供一种声纹识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。声纹识别方法包括:生成与待识别音频对应的第一声纹向量;检索目标数据库,得到所述目标数据库中与所述第一声纹向量匹配的N个声纹向量,N为大于1的整数;计算所述N个声纹向量中每个声纹向量与所述第一声纹向量的相似度,得到N个相似度值;将第二声纹向量对应的用户确定为所述第一声纹向量对应的用户,所述第二声纹向量为所述N个相似度值中最高相似度值对应的声纹向量。本公开可以提高声纹识别准确率。
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本发明涉及语音识别技术领域,公开了一种声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取智能设备采集到的输入语音;在输入语音中,确定出预设唤醒词对应的每个状态对应的音频帧;对于预设唤醒词的每个状态,对状态对应的音频帧的声学特征向量取平均,得到状态对应的目标特征向量;将预设唤醒词的各状态对应的目标特征向量作为预先训练好的声纹识别模型的输入,以通过声纹识别模型对输入语音进行声纹识别。本发明实施例提供的技术方案,对用户输入的语音进行降噪处理,使得通过声纹识别模型得到的声纹特征向量能够更好地还原用户的声纹
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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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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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本发明提供一种声纹识别方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:对待识别音频进行切分,得到多个音频段;对所述多个音频段进行说话人声音检测,得到多个人声音频段;对所述多个人声音频段进行聚类,从聚类所得的多个类别中确定出包含人声音频段数量最多的目标类别;对所述目标类别中的人声音频段进行声纹识别,确定所述待识别音频对应的说话人身份信息。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质,提高了说话人识别的准确率,提高了说话人识别的效率。