[發明專利]聲紋數據重排序方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010018417.6
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111222005B
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 孫偉;李永超;方昕;黃志華;柳林
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06F16/635
• 分類號: G06F16/635;G06F16/638
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強

本申請提供了一種聲紋數據重排序方法、裝置、電子設備及存儲介質，首先從預設聲紋數據庫中獲取與目標聲紋數據對應的相似聲紋數據；計算所述相似聲紋數據與所述目標聲紋數據之間的第一相似度得分；同時，對所述目標聲紋數據對應的目標最近鄰集合進行優化處理得到目標優化最近鄰集合，以及，對所述相似聲紋數據對應的相似最近鄰集合進行優化處理得到相似優化最近鄰集合；再計算所述目標優化最近鄰集合與所述相似優化最近鄰集合之間的第二相似度得分；最后基于所述第一相似度得分和所述第二相似度得分進行計算，得到所述目標聲紋數據和所述相似聲紋數據的重排序數據。可以降低聲紋數據檢索過程的復雜度，且大大提高了聲紋數據重排序結果的準確性。

技術領域

本申請涉及數據檢索領域，特別是一種聲紋數據重排序方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質。

背景技術

隨著技術的發展，重排序已經成為一個研究熱點問題，所謂重排序即在原始搜索排序的基礎上，通過挖掘數據內在關聯、或者借鑒外部知識和人工干預，對原始搜索結果進行重新排序的過程。例如，在圖像檢索領域，大多數圖像檢索系統中，用戶提供查詢文本，檢索系統通過從附屬于圖片的元數據中提取文本信息與查詢文本進行匹配，將匹配度高的圖片返回給用戶，然而這種方法只分析了文本信息，圖片本身包含的視覺信息以及返回圖片之間在視覺上的聯系并沒有被充分利用起來。因此，圖像重排序通過提取圖片的視覺信息并分析圖片間的視覺關聯，對圖片序列進一步優化，極大地提高查詢性能。

現有的聲紋數據檢索方法，由于聲紋數據的數據庫包含的數據量過大，直接采用上述重排序方法會出現內存不足且檢索到的結果不準確等情況，大大降低了對聲紋數據檢索結果的準確性。

發明內容

基于上述問題，本申請提出了一種聲紋數據重排序方法、裝置、電子設備及存儲介質，可以先基于目標聲紋數據從聲紋數據庫中選取一定量的相似聲紋數據降低占用內存，再基于上述相似聲紋數據的最近鄰集合進行優化處理，最終得到重排序結果，避免了檢索時內存不足的情況，且大大提高了聲紋數據重排序結果的準確性。

本申請實施例第一方面提供了一種聲紋數據重排序方法，所述方法包括：

從預設聲紋數據庫中獲取與目標聲紋數據對應的相似聲紋數據；

計算所述相似聲紋數據與所述目標聲紋數據之間的第一相似度得分；

對所述目標聲紋數據對應的目標最近鄰集合進行優化處理得到目標優化最近鄰集合，以及，對所述相似聲紋數據對應的相似最近鄰集合進行優化處理得到相似優化最近鄰集合；

計算所述目標優化最近鄰集合與所述相似優化最近鄰集合之間的第二相似度得分；

基于所述第一相似度得分和所述第二相似度得分進行計算，得到所述目標聲紋數據和所述相似聲紋數據的重排序數據。

本申請實施例第二方面提供了一種聲紋數據重排序裝置，所述裝置包括處理單元，所述處理單元用于：

從預設聲紋數據庫中獲取與目標聲紋數據對應的相似聲紋數據；

計算所述相似聲紋數據與所述目標聲紋數據之間的第一相似度得分；

對所述目標聲紋數據對應的目標最近鄰集合進行優化處理得到目標優化最近鄰集合，以及，對所述相似聲紋數據對應的相似最近鄰集合進行優化處理得到相似優化最近鄰集合；

計算所述目標優化最近鄰集合與所述相似優化最近鄰集合之間的第二相似度得分；

基于所述第一相似度得分和所述第二相似度得分進行計算，得到所述目標聲紋數據和所述相似聲紋數據的重排序數據。

本申請實施例第三方面提供了一種電子設備，包括處理器、存儲器，以及一個或多個程序，所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置由所述處理器執行，所述程序包括用于執行如本申請實施例第一方面任一方項所描述的步驟的指令。