System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind()
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域,尤其涉及一种声纹比对方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展,声纹识别技术在众多领域得到了广泛应用,例如在银行客服系统中,通过声纹识别技术识别客户身份。实际应用场景当中,由于客户的声音通常来自多种不同的信道,比如电话信道、app(application,应用程序)信道等,而同一个客户不同信道的声音存在较大差异,将不同信道的声音进行声纹特征比对,准确率不高。
2、因此,如何提高跨信道声纹比对的准确性成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种声纹比对方法、装置、设备及存储介质,旨在实现提高跨信道声纹比对的准确性。
2、为实现上述目的,本申请提供一种声纹比对方法,所述声纹比对方法包括:
3、获取第一语音数据和第二语音数据,所述第一语音数据和所述第二语音数据来自不同信道;
4、将所述第一语音数据输入对应的第一声纹识别模型,获得第一声纹特征向量,以及将所述第二语音数据输入对应的第二声纹识别模型,获得第二声纹特征向量;其中,不同信道的语音数据,对应不同的声纹识别模型;
5、分别将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量输入encoder-decoder编码器-解码器模型,将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量映射到统一的声纹特征空间,获得所述第一声纹特征向量对应的第三声纹特征向量,以及所述第二声纹特征向量对应的第四声纹特征向量;
6、根据所述第三声
7、此外,为实现上述目的,本申请还提供一种声纹比对装置,所述声纹比对装置包括:
8、语音获取模块,用于获取第一语音数据和第二语音数据,所述第一语音数据和所述第二语音数据来自不同信道;
9、声纹识别模块,用于将所述第一语音数据输入对应的第一声纹识别模型,获得第一声纹特征向量,以及将所述第二语音数据输入对应的第二声纹识别模型,获得第二声纹特征向量;其中,不同信道的语音数据,对应不同的声纹识别模型;
10、声纹编解码模块,用于分别将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量输入encoder-decoder编码器-解码器模型,将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量映射到统一的声纹特征空间,获得所述第一声纹特征向量对应的第三声纹特征向量,以及所述第二声纹特征向量对应的第四声纹特征向量;
11、声纹处理模块,用于根据所述第三声纹特征向量和所述第四声纹特征向量,确定所述第一语音数据和所述第二语音数据的声纹比对结果。
12、此外,为实现上述目的,本申请还提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器;
13、所述存储器,用于存储计算机程序;
14、所述处理器,用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的声纹比对方法。
15、此外,为实现上述目的,本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的声纹比对方法的步骤。
16、本申请公开了一种声纹比对方法、装置、设备及存储介质,通过获取来自不同信道的第一语音数据和第二语音数据,将第一语音数据输入对应的第一声纹识别模型,获得第一声纹特征向量,以及将第二语音数据输入对应的第二声纹识别模型,获得第二声纹特征向量,其中,不同信道的语音数据,对应不同的声纹识别模型,然后分别将第一声纹特征向量和第二声纹特征向量输入encoder-decoder模型,将第一声纹特征向量和第二声纹特征向量映射到统一的声纹特征空间,获得第一声纹特征向量对应的第三声纹特征向量,以及第二声纹特征向量对应的第四声纹特征向量,根据第三声纹特征向量和第四声纹特征向量,确定第一语音数据和第二语音数据的声纹比对结果,由于声纹比对结果是基于统一的声纹特征空间的声纹特征向量得到的,因此,提高了跨信道声纹比对的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种声纹比对方法,其特征在于,所述声纹比对方法包括:
2.如权利要求1所述的声纹比对方法,其特征在于,所述分别将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量输入Encoder-Decoder编码器-解码器模型,将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量映射到统一的声纹特征空间,获得所述第一声纹特征向量对应的第三声纹特征向量,以及所述第二声纹特征向量对应的第四声纹特征向量,包括:
3.如权利要求1所述的声纹比对方法,其特征在于,所述信道包括电话信道、APP应用程序信道,所述第一语音数据为电话信道语音数据,所述第二语音数据为APP信道语音数据,所述第一声纹识别模型为电话信道对应的声纹识别模型,所述第二声纹识别模型为APP信道对应的声纹识别模型,所述将所述第一语音数据输入对应的第一声纹识别模型,获得第一声纹特征向量,以及将所述第二语音数据输入对应的第二声纹识别模型,获得第二声纹特征向量,包括:
4.如权利要求1所述的声纹比对方法,其特征在于,所述获取第一语音数据和第二语音数据,所述第一语音数据和所述第二语音数据来自不同信道之前,包括:
6.如权利要求5所述的声纹比对方法,其特征在于,所述将获得的多个所述声纹特征向量输入Encoder-Decoder模型进行模型训练,获得训练好的Encoder-Decoder模型,包括:
7.如权利要求6所述的声纹比对方法,其特征在于,所述根据所述声纹特征映射向量对所述目标信道对应的Encoder-Decoder模型进行迭代训练优化,直至所述目标信道对应的Encoder-Decoder模型收敛,获得训练好的所述目标信道对应的Encoder-Decoder模型,包括:
8.一种声纹比对装置,其特征在于,所述声纹比对装置包括:
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器;
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的声纹比对方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种声纹比对方法,其特征在于,所述声纹比对方法包括:
2.如权利要求1所述的声纹比对方法,其特征在于,所述分别将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量输入encoder-decoder编码器-解码器模型,将所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量映射到统一的声纹特征空间,获得所述第一声纹特征向量对应的第三声纹特征向量,以及所述第二声纹特征向量对应的第四声纹特征向量,包括:
3.如权利要求1所述的声纹比对方法,其特征在于,所述信道包括电话信道、app应用程序信道,所述第一语音数据为电话信道语音数据,所述第二语音数据为app信道语音数据,所述第一声纹识别模型为电话信道对应的声纹识别模型,所述第二声纹识别模型为app信道对应的声纹识别模型,所述将所述第一语音数据输入对应的第一声纹识别模型,获得第一声纹特征向量,以及将所述第二语音数据输入对应的第二声纹识别模型,获得第二声纹特征向量,包括:
4.如权利要求1所述的声纹比对方法,其特征在于,所述获取第一语音数据和第二语音数据,所述第一语音数据和所述第二语音数据来自不同信道之前,包括:...
【专利技术属性】
技术研发人员:贺亚运,王健宗,彭俊清,
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。