[發明專利]一種基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法和系統

在審

• 申請號: 202111488987.2
• 申請日: 2021-12-07
• 公開（公告）號: CN114283815A
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 張廣學;肖龍源;李稀敏;葉志堅
• 申請（專利權）人: 廈門快商通科技股份有限公司
• 主分類號: G10L17/02
• 分類號: G10L17/02;G10L17/04;G10L17/18;G10L25/51
• 代理公司: 廈門仕誠聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 35227
• 代理人: 蔡稷元

1.一種基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，包括：

基于聲紋識別模型對獲取的待識別語音進行聲紋識別，輸出得到相應的聲紋特征；

遍歷聲紋庫，與輸出得到的聲紋特征進行相似度比較，得到相似語音排序列表，并對聲紋特征相似度進行打分，得到聲紋識別得分；

通過自動聲紋鑒定對獲取的待識別語音以及得到的相似語音排序列表中的相似語音進行語音音素識別，記錄共有的詞語語音片段；

遍歷語音音素，查找結構相同的部分語音片段，通過自動聲紋鑒定對所記錄語音片段進行穩定性特征和差異性特征提取，并對穩定性特征相似度和差異性特征相似性度進行打分，得到自動聲紋鑒定得分；

對所述聲紋識別得分和所述自動聲紋鑒定得分進行權重求和，輸出最終得分。

2.如權利要求1所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，所述聲紋庫中存儲有待比對語音，在將輸出得到的聲紋特征與聲紋庫中的聲紋特征進行相似度比較時，采用plda或cosine打分方式進行比較。

3.如權利要求2所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，選擇所述相似語音排序列表中排名前20個相似語音進行自動聲紋鑒定。

4.如權利要求1所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，所述自動聲紋鑒定為在自動聲紋識別給出推薦范圍的基礎上，利用鑒定技術上的經驗和規則進行自動比對分析，查找關鍵證據的方法，所述自動聲紋鑒定的方法為：

對獲取的待識別語音進行預處理；

對預處理的待識別語音進行特征提取；

將提取的特征通過語音識別模型進行識別，獲取模型輸出結果；

對模型輸出結果進行解碼，并標注出音素或漢字，及其起始和結束位置，獲取解碼結果和相應標志。

5.如權利要求1所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，遍歷語音音素，查找的部分語音片段為“輔音-元音-輔音”結構，所述部分語音片段的“輔音-元音-輔音”結構中的穩定特征用于鑒別不同的人，所述部分語音片段的“輔音-元音-輔音”結構中的非穩定特征用于鑒別是否為同一個人。

6.如權利要求5所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，所述自動聲紋鑒定對所記錄語音片段進行穩定性特征和差異性特征提取時，假設第一共振峰和第二共振峰為穩定性特征，第三共振峰和第四共振峰為非穩定特征，所述自動聲紋鑒定對所記錄語音片段進行穩定性特征和差異性特征提取的方法，包括：

對所記錄語音片段進行分幀、加窗及預加重處理；

對處理后的幀片段進行線性預測編碼或頻譜計算，得到對應幀的共振峰；

對所記錄語音片段的所有幀進行連續幀共振峰提取，獲取第一共振峰和第二共振峰、第三共振峰和第四共振峰用于比對特征。

7.如權利要求6所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，所述對聲紋識別打分和自動聲紋鑒定打分進行權重求和時，所記錄語音片段的數量越多，自動聲紋鑒定打分的權重越大。

8.如權利要求1或7所述的基于自動聲紋鑒定的聲紋識別方法，其特征在于，對所述聲紋識別得分和所述自動聲紋鑒定得分進行權重求和，輸出最終得分score的計算公式為：

式中，為(1-w₁-w₂-w₃-...-w_n)*asv；為w₁*seq₁+w₂*seq₂+w₃*seq₃+...w_n*seq_n；其中，w₁、w₂、w₃…w_n的數值與待識別語音以及相似語音的語速、元音類型、頻譜清晰度相關。