[发明专利]一种声纹识别方法有效
| 申请号： | 201210295572.8 | 申请日： | 2012-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN102820033A | 公开（公告）日： | 2012-12-12 |
| 发明（设计）人： | 申富饶;唐泽林;赵金熙;程佳 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G10L17/00 | 分类号： | G10L17/00 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种声纹识别方法，包括以下步骤：步骤1，对训练语音集内每个说话人的分段语音数据预处理，形成预处理后对应每个说话人的一组样本集合；步骤2，对所有样本集合中每一个样本进行提取梅尔倒谱系数；步骤3，逐一选定一个样本集合并随机选取其中部分样本的梅尔倒谱系数，对该样本集合训练高斯混合模型；步骤4，将步骤3中未被选取训练过的样本，与其对应样本集合的高斯混合模型逐个进行增量学习得到所有优化后的高斯混合模型，利用所有优化后的高斯混合模型优化模型库；步骤5，输入并识别测试语音数据，利用步骤4中优化的模型库识别测试语音数据对应的样本集合的高斯混合模型，将测试语音数据加入到该说话人对应的样本集合中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 声纹 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种声纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对训练语音集内每个说话人的分段语音数据预处理，形成预处理后对应每个说话人的一组样本集合，一个说话人的语音数据唯一对应一个样本集合；步骤2，对所有样本集合中每一个样本进行提取梅尔倒谱系数；步骤3，逐一选定一个样本集合并随机选取其中部分样本的梅尔倒谱系数，对该样本集合训练高斯混合模型，直到所有样本集合都训练得到高斯混合模型，将所有高斯混合模型组成一个模型库；步骤4，将步骤3中未被选取训练过的样本，与其对应样本集合的高斯混合模型逐个进行增量学习得到所有优化后的高斯混合模型，利用所有优化后的高斯混合模型优化模型库；步骤5，输入并识别测试语音数据，利用步骤4中优化的模型库识别测试语音数据对应的样本集合的高斯混合模型，即确定对应说话人，将测试语音数据加入到该说话人对应的样本集合中。
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