[发明专利]声纹识别方法及装置

权利要求书

1.一种声纹识别方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用户音频文件并提取所述音频文件中的声纹特征信息；

根据不同测试样本类型确定对应的注意力系数，得到添加有所述注意力系数的损失函数模型；

根据所述损失函数模型构建时延神经网络模型，并通过预设带标签的短语音音频对所述时延神经网络模型进行分类训练，得到跨信道声纹识别模型；

根据跨信道声纹识别模型对所述声纹特征信息进行声纹识别，得到所述声纹识别的结果，其中，所述跨信道声纹识别模型中包括根据不同测试样本类型配置对应注意力系数的损失函数模型，所述测试样本类型与所述音频文件所属信道对应。

2.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，在所述通过预设带标签的短语音音频对所述时延神经网络模型进行分类训练，得到跨信道声纹识别模型之后，包括：

确定每次所述分类训练的识别分类误差；

根据所述识别分类误差和预设随机下降梯度对所述跨信道声纹识别模型进行迭代训练，直至所述识别分类误差小于设定误差阈值。

3.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，在所述采集用户音频文件之后，在所述提取所述音频文件中的声纹特征信息之前，包括：

对所述音频文件进行预处理操作，所述预处理操作包括音频数据降噪操作和静音段数据去除操作中的至少一种。

4.一种声纹识别装置，其特征在于，包括：

声纹特征信息确定模块，用于采集用户音频文件并提取所述音频文件中的声纹特征信息；

损失函数模型构建单元，用于根据不同测试样本类型确定对应的注意力系数，得到添加有所述注意力系数的损失函数模型；

跨信道声纹识别模型构建单元，用于根据所述损失函数模型构建时延神经网络模型，并通过预设带标签的短语音音频对所述时延神经网络模型进行分类训练，得到跨信道声纹识别模型；

跨信道声纹识别模块，用于根据跨信道声纹识别模型对所述声纹特征信息进行声纹识别，得到所述声纹识别的结果，其中，所述跨信道声纹识别模型中包括根据不同测试样本类型配置对应注意力系数的损失函数模型，所述测试样本类型与所述音频文件所属信道对应。

5.根据权利要求4所述的声纹识别装置，其特征在于，还包括：

识别分类误差确定单元，用于确定每次所述分类训练的识别分类误差；

跨信道声纹识别模型迭代训练单元，用于根据所述识别分类误差和预设随机下降梯度对所述跨信道声纹识别模型进行迭代训练，直至所述识别分类误差小于设定误差阈值。

6.根据权利要求5所述的声纹识别装置，其特征在于，还包括：

音频文件预处理操作单元，用于对所述音频文件进行预处理操作，所述预处理操作包括音频数据降噪操作和静音段数据去除操作中的至少一种。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至3任一项所述的声纹识别方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的声纹识别方法的步骤。