[发明专利]一种身份识别的方法及装置

权利要求书

1.一种身份识别的方法，其特征在于：

接收用户的语音信号；

提取所述语音信号的第一参数；

分别将所述第一参数与预存储的第一模型参数进行第一模型匹配，并确定出所述第一模型匹配的最大第一概率；

分别将所述第一参数与预存储的第二模型参数进行第二模型匹配，并确定出所述第二模型匹配的最大第二概率；

将所述最大第一概率与第一阈值进行比较，若所述最大第一概率不小于所述第一阈值，则将所述最大第二概率与所述最大第一概率进行运算；

将所述运算结果与第二阈值进行比较，若所述运算结果不小于所述第二阈值，则确定所述用户为所述最大第二概率对应的用户。

2.根据权利要求1所述的身份识别的方法，其特征在于：所述语音信号通过麦克风阵列获取。

3.根据权利要求2所述的身份识别的方法，其特征在于：

当所述最大第一概率小于所述第一阈值，通过所述麦克风阵列重新获取所述用户的语音信号。

4.根据权利要求1所述的身份识别的方法，其特征在于：

当所述最大第一概率小于所述第一阈值，则提示所述用户进行注册。

5.根据权利要求4所述的身份识别的方法，其特征在于：

通过所述麦克风阵列获取用户的注册语音信号，并对所述注册语音信号进行预处理；

提取与所述注册语音信号对应的第二参数，对所述第二参数进行第一模型训练，得到第一模型参数；并对所述第二参数进行第二模型训练，得到第二模型参数。

6.根据权利要求1所述的身份识别的方法，其特征在于：

对所述语音信号进行所述预处理，在进行预处理之后的语音信号中提取所述第一参数。

7.根据权利要求5所述的身份识别的方法，其特征在于：所述预处理包括预加重、分帧、加窗及端点检测处理。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括隐马尔可夫模型HMM；所述第二模型包括高斯混合模型GMM；所述第一参数包括美尔频率倒谱系数MFCC。

9.一种电视设备，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收用户的语音信号；

处理单元，用于提取所述语音信号的第一参数；

所述处理单元，还用于分别将所述第一参数与预存储的第一模型参数进行第一模型匹配，并确定出所述第一模型匹配的最大第一概率；

所述处理单元，还用于分别将所述第一参数与预存储的第二模型参数进行第二模型匹配，并确定出所述第二模型匹配的最大第二概率；

所述处理单元，还用于将所述最大第一概率与第一阈值进行比较，若所述最大第一概率不小于所述第一阈值，则将所述最大第二概率与所述最大第一概率进行运算；

所述处理单元，还用于将所述运算结果与第二阈值进行比较，若所述运算结果不小于所述第二阈值，则确定所述用户为所述最大第二概率对应的用户，并切换至所述用户对应的个性化模式。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，

所述接收单元，具体用于通过所述麦克风阵列获取所述语音信号。

11.根据权利要求10所述的设备，其特征在于，

所述接收单元，还用于在所述最大第一概率小于所述第一阈值时，通过所述麦克风阵列重新获取所述用户的语音信号。

12.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，

所述处理单元，还用于在所述最大第一概率小于所述第一阈值时，提示所述用户进行注册。

13.根据权利要求12所述的设备，其特征在于，

所述接收单元，还用于通过所述麦克风阵列获取用户的注册语音信号；

所述处理单元，还用于对所述注册语音信号进行预处理；

所述处理单元，还用于提取与所述注册语音信号对应的第二参数，对所述第二参数进行第一模型训练，得到第一模型参数；并对所述第二参数进行第二模型训练，得到第二模型参数。

14.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，

所述处理单元，还用于对所述语音信号进行所述预处理，在进行预处理之后的语音信号中提取所述第一参数。

15.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，

所述处理单元，还用于在所述运算结果小于所述第二阈值时，确定所述用户不是所述最大第二概率对应的用户，并切换至通用模式。