[發(fā)明專利]發(fā)聲者識別方法、裝置、電子設備和存儲介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111646838.4 | 申請日: | 2021-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN114333846A | 公開(公告)日: | 2022-04-12 |
| 發(fā)明(設計)人: | 張學陽;高天 | 申請(專利權)人: | 科大訊飛股份有限公司 |
| 主分類號: | G10L17/02 | 分類號: | G10L17/02;G10L17/04;G10L17/18 |
| 代理公司: | 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280 | 代理人: | 劉希 |
| 地址: | 230088 安徽省*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 發(fā)聲 識別 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種發(fā)聲者識別方法,其特征在于,包括:
提取發(fā)聲者的目標聲紋表征;
對所述目標聲紋表征進行信道遷移,得到第一遷移聲紋表征,其中,所述目標聲紋表征屬于第一信道,所述第一遷移聲紋表征和參考聲紋表征屬于第二信道;
比對所述第一遷移聲紋表征與所述參考聲紋表征,以得到所述發(fā)聲者的識別結果。
2.根據權利要求1中所述的方法,其特征在于,
在所述比對所述第一遷移聲紋表征與所述參考聲紋表征,以得到所述發(fā)聲者的識別結果之前,還包括:
對所述參考聲紋表征進行信道遷移,得到第二遷移聲紋表征,其中,所述第二遷移聲紋表征屬于所述第一信道;
所述比對所述第一遷移聲紋表征與所述參考聲紋表征,以得到所述發(fā)聲者的識別結果,包括:
比對所述第一遷移聲紋表征與所述參考聲紋表征、以及所述第二遷移聲紋表征與所述目標聲紋表征,得到所述發(fā)聲者的識別結果。
3.根據權利要求2中所述的方法,其特征在于,
所述比對所述第一遷移聲紋表征與所述參考聲紋表征、以及所述第二遷移聲紋表征與所述目標聲紋表征,得到所述發(fā)聲者的識別結果,包括:
將所述第二遷移聲紋表征與所述目標聲紋表征進行相似度計算,得到第一信道得分;
將所述第一遷移聲紋表征與所述參考聲紋表征進行相似度計算,得到第二信道得分;
基于所述第一信道得分和所述第二信道得分,得到所述發(fā)聲者的識別結果。
4.根據權利要求1中所述的方法,其特征在于,所述提取發(fā)聲者的目標聲紋表征,包括:
獲取所述發(fā)聲者的目標聲學特征;
對所述目標聲學特征進行聲紋提取,得到所述目標聲紋表征。
5.根據權利要求1中所述的方法,其特征在于,所述提取發(fā)聲者的目標聲紋表征是由聲紋模型執(zhí)行,所述信道遷移是由信道遷移模型執(zhí)行。
6.根據權利要求5中所述的方法,其特征在于,所述方法還包括以下步驟,以對所述聲紋模型和所述信道遷移模型進行訓練:
對所述聲紋模型進行預訓練;
利用經預訓練的所述聲紋模型得到第一樣本聲學特征的第一樣本聲紋表征,利用所述第一樣本聲紋表征訓練所述信道遷移模型;
利用第二樣本聲學特征聯合訓練所述聲紋模型和所述信道遷移模型。
7.根據權利要求6中所述的方法,其特征在于,所述信道遷移模型為循環(huán)生成對抗網絡,和/或
所述第一樣本聲學特征和第二樣本聲學特征均包括所述第一信道和第二信道的樣本聲學特征,訓練所述信道遷移模型,包括:
將所述聲紋模型對第一信道聲學特征提取得到的聲紋表征,作為第一聲紋表征,將所述聲紋模型對第二信道聲學特征提取得到的聲紋表征,作為第二聲紋表征,所述第一信道聲學特征為第一信道的第一樣本聲學特征和第二樣本聲學特征,所述第二信道聲學特征為第二信道的第一樣本聲學特征和第二樣本聲學特征;
利用所述信道遷移模型的第一生成網絡將所述第一聲紋表征進行信道遷移,得到所述第二信道的第三遷移聲紋表征,以及利用所述信道遷移模型的第二生成網絡將所述第三遷移聲紋表征進行信道遷移,得到所述第一信道的第四遷移聲紋表征;
利用所述第二生成網絡將所述第二聲紋表征進行信道遷移,得到所述第一信道的第五遷移聲紋表征,以及利用所述第一生成網絡將所述第五遷移聲紋表征進行信道遷移,得到第六遷移聲紋表征;
利用所述第三遷移聲紋表征、所述第四遷移聲紋表征、所述第五遷移聲紋表征和所述第六遷移聲紋表征,得到第一損失;
利用所述第一損失,調整所述信道遷移模型的網絡參數。
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