[发明专利]声纹识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种声纹识别方法、装置、电子设备和存储介质，以提高声纹识别的准确性。所述的方法包括：依据第一语音模型和第二类语音片段进行自适应处理，得到第二语音模型，其中，第一语音模型用于识别第一类语音，所述第二语音模型用于识别第二类语音；采集待识别的第二类语音数据；将所述待识别的第二类语音数据输入所述第二语音模型，识别对应的声纹。采用自适应得到第二语音模型进行声纹识别，提高对声纹识别的准确性。

技术领域

本发明涉及技术领域，特别是涉及一种声纹识别方法、一种声纹识别装置、一种电子设备和一种可读存储介质。

背景技术

声纹识别，生物识别技术的一种，也称为说话人识别，即基于语音数据识别说话人，可用于进行用户识别。但声纹识别的应用也存在一定的缺陷，如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响，可能导致识别结果不准确。

例如，一个人唱歌的声音和平时说话声音相差也比较很大，而场景的语音模型都是基于用户说话的语音训练的，无法识别用户唱歌的声纹。若要准确识别用户唱歌的声纹，就需要采用大量歌唱语音的数据，来训练出更适合歌唱语音的模型。但实际处理中，难以采集用户大量的歌唱语音数据来进行模型训练，因此无法得到适合歌唱语音的模型，也就无法准确识别歌唱的用户。

可见当用户通过不同方式发音等情况下，现有的识别方式无法准确进行声纹的识别。

发明内容

本发明实施例提供一种声纹识别方法，以提高声纹识别的准确性。

相应的，本发明实施例还提供了一种声纹识别装置、一种电子设备、一种可读存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种声纹识别方法，包括：依据第一语音模型和第二类语音片段进行自适应处理，得到第二语音模型，其中，第一语音模型用于识别第一类语音，所述第二语音模型用于识别第二类语音；采集待识别的第二类语音数据；将所述待识别的第二类语音数据输入所述第二语音模型，识别对应的声纹。

可选的，所述依据第一语音模型和第二类语音片段进行自适应处理，得到第二语音模型，包括：从所述第一语音模型中获取模型参数，并提取所述第二类语音片段的第二类语音特征；依据所述模型参数和第二类语音特征进行自适应处理，得到对应的第二语音模型。

可选的，依据所述模型参数和第二类语音特征进行自适应处理，得到对应的第二语音模型，包括：依据所述模型参数，计算所述第二类语音特征的占有率；依据所述第二类语音特征的占有率，计算自适应第二类语音的模型参数；依据所述自适应第二类语音的模型参数，确定对应的第二语音模型。

可选的，所述依据第二类语音特征的占有率，计算自适应第二类语音的模型参数，包括：依据所述第二类语音特征的占有率，计算所述第二类语音片段的统计量；依据所述统计量和自适应参数，计算自适应第二类语音的模型参数。

可选的，所述第一语音模型为UBM模型，所述模型参数包括：均值。

可选的，还包括：依据所述声纹得到对应的声纹特征；依据所述声纹特征进行用户识别。

可选的，所述依据所述声纹特征进行用户识别，包括：将所述声纹特征输入第三打分模型，确定对应的分值；依据所述分值确定所述第二类语音数据对应的用户。

本发明实施例还提供了一种声纹识别装置，包括：自适应模块，用于依据第一语音模型和第二类语音片段进行自适应处理，得到第二语音模型，其中，第一语音模型用于识别第一类语音，所述第二语音模型用于识别第二类语音；采集模块，用于采集待识别的第二类语音数据；识别模块，用于将所述待识别的第二类语音数据输入所述第二语音模型，识别对应的声纹。