恭喜中郵消費金融有限公司甘雨獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜中郵消費金融有限公司申請的專利說話人確認方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119495306B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510073943.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G10L17/04;該發(fā)明授權(quán)說話人確認方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由甘雨;何躍春;潘偉;溫世歡;王瑯設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-01-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本說話人確認方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了:本申請公開了一種說話人確認方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:將待識別說話人對應(yīng)的有效音頻切分為若干個分句音頻;將各分句音頻輸入至預(yù)設(shè)說話人確認模型,獲得若干個說話人特征向量,預(yù)設(shè)說話人確認模型基于高質(zhì)量樣本音頻和音頻隱含向量信息構(gòu)建;根據(jù)各說話人特征向量確定說話人平均特征向量;基于說話人平均特征向量和標準說話人特征向量對待識別說話人進行身份識別。應(yīng)用上述技術(shù)方案,解決了現(xiàn)有技術(shù)中的說話人確認模型在實際應(yīng)用場景中的低質(zhì)量信道進行說話人識別時,準確率不高的技術(shù)問題。
本發(fā)明授權(quán)說話人確認方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種說話人確認方法,其特征在于,所述的方法包括:將待識別說話人對應(yīng)的有效音頻切分為若干個分句音頻;將各分句音頻輸入至預(yù)設(shè)說話人確認模型,獲得若干個說話人特征向量,所述預(yù)設(shè)說話人確認模型基于高質(zhì)量樣本音頻和音頻隱含向量信息構(gòu)建;根據(jù)各說話人特征向量確定說話人平均特征向量;基于所述說話人平均特征向量和標準說話人特征向量對所述待識別說話人進行身份識別;所述將待識別說話人對應(yīng)的有效音頻切分為若干個分句音頻的步驟之前,還包括:通過預(yù)設(shè)音頻恢復(fù)模型對低質(zhì)量音頻分別進行音頻恢復(fù)處理和隱含向量提取處理,獲得高質(zhì)量音頻和隱含向量信息,所述隱含向量信息為對所述低質(zhì)量音頻進行音頻恢復(fù)時的音頻信息;基于所述高質(zhì)量音頻和所述隱含向量信息對初始說話人確認模型進行訓(xùn)練,獲得預(yù)設(shè)說話人確認模型,所述初始說話人確認模型中設(shè)置有:音頻特征提取模塊、長短語音統(tǒng)計聚合模塊和特征投影模塊;所述基于所述高質(zhì)量音頻和所述隱含向量信息對初始說話人確認模型進行訓(xùn)練,獲得預(yù)設(shè)說話人確認模型的步驟,包括:通過所述音頻特征提取模塊基于所述隱含向量信息對所述高質(zhì)量音頻進行隱含向量添加,獲得處理后的高質(zhì)量音頻;通過所述音頻特征提取模塊在通道維度和時序維度對所述處理后的高質(zhì)量音頻進行注意力變換,獲得若干個不同通道的輸入音頻特征;通過所述長短語音統(tǒng)計聚合模塊對所述輸入音頻特征進行特征切分,獲得所述輸入音頻特征對應(yīng)的短音頻特征;生成所述輸入音頻特征對應(yīng)的輸入音頻特征矩陣,以及所述短音頻特征對應(yīng)的短音頻特征矩陣;對所述輸入音頻特征矩陣和所述短音頻特征矩陣進行特征拼接融合處理,獲得聚合音頻特征矩陣;對所述聚合音頻特征矩陣和隱含向量信息進行拼接處理,獲得目標聚合音頻特征矩陣;通過所述特征投影模塊將所述聚合音頻特征矩陣投影至低維空間,獲得投影后的音頻特征;基于所述投影后的音頻特征對初始說話人確認模型進行訓(xùn)練,獲得預(yù)設(shè)說話人確認模型。
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