一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法、装置及设备与流程

本发明涉及声纹识别，尤其涉及一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法、装置及设备。

背景技术：

1、声纹特征是人体重要的生物特征之一，如同指纹、dna、人脸一样，声纹特征的唯一性可以用来唯一确定一个人的身份。分析录音中说话人的语音特征，特别是鉴别说话人的身份，对于查清案件事实、锁定和揭露案件目标人员具有重要意义。

2、现有技术中，声纹识别是根据语音对说话人进行自动区分，从而进行说话人身份鉴别以及认证的生物特征识别技术。由警务人员将目标人员的语音采集后录入声纹库进行声纹注册，然后将采集到的有关检材语音和声纹库中的每个样本进行声纹识别得到声纹识别的相似性分数，按相似性分数从高到低得到排序，从而确定案件中最有嫌疑的人。

3、但是，语音具有变异性，一个人的语音在不同场景下会产生变化，不同人的语音也具有一定的相似性。现有技术中的声纹对比仅将目标人员的声纹库和检材语音进行声纹识别，通过识别得到的相似性分数就确定最有嫌疑的人存在准确性较低的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，有必要提供一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法、装置及设备，用以解决现有技术中仅将目标人员的声纹库和检材语音进行声纹识别，通过识别得到的相似性分数就确定最有嫌疑的人存在准确性较低的问题。

2、为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法，包括：

4、从采集的普通人声纹数据中确认与目标人员预设指标相同的声纹数据并建立相关人员声纹库；

5、根据目标人员语音样本库、检材语音、相关人员声纹库和声纹识别背景模型进行声纹对比确定类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数；

6、根据类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数计算似然率；

7、基于似然率确定是否存在与检材语音为同一人的声纹。

8、在一些可能的实现方式中，根据目标人员语音样本库、检材语音、相关人员声纹库和声纹识别背景模型进行声纹对比确定类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数，包括：

9、将相关人员声纹库与检材语音输入声纹识别背景模型进行对比得到类间测试分布曲线；

10、将目标人员语音样本库两两输入声纹识别背景模型进行对比得到类内测试分布曲线；

11、将目标人员语音样本库与检材语音输入声纹识别背景模型进行对比得到声纹对比平均分数。

12、在一些可能的实现方式中，将相关人员声纹库与检材语音输入声纹识别背景模型进行对比得到类间测试分布曲线，包括：

13、将第一数据训练集输入声纹识别背景模型通过训练得到先验类间分布曲线；

14、将相关人员声纹库与检材语音输入声纹识别背景模型进行对比得到观测类间分布曲线；

15、利用插值算法对先验类间分布曲线和观测类间分布曲线进行处理得到后验类间分布曲线。

16、在一些可能的实现方式中，将目标人员语音样本库两两输入声纹识别背景模型进行对比得到类内测试分布曲线，包括：

17、将第二数据训练集输入声纹识别背景模型通过训练得到先验类内分布曲线；

18、将目标人员语音样本库两两输入声纹识别背景模型进行对比得到观测类内分布曲线；

19、利用插值算法对先验类内分布曲线和观测类内分布曲线进行处理得到后验类内分布曲线。

20、在一些可能的实现方式中，根据类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数计算似然率，包括：

21、根据后验类间分布曲线、后验类内分布曲线、声纹对比平均分数和似然率计算公式计算得到似然率。

22、在一些可能的实现方式中，从采集的普通人声纹数据中确认与目标人员预设指标相同的声纹数据并建立相关人员声纹库，包括：

23、分信道采集普通人声纹数据并进行身份绑定存入初始声纹库；

24、对目标人员进行声纹采集并确定能够标识目标人员身份的预设指标；

25、从初始声纹库中筛选出与预设指标相同的声纹数据建立相关人员声纹库。

26、在一些可能的实现方式中，对目标人员进行声纹采集并确定能够标识目标人员身份的预设指标，包括：

27、采集目标人员不同信道、不同语言的声纹数据建立目标人员语音样本库；

28、根据目标人员身份特征确定能够标识目标人员身份的预设指标。

29、第二方面，本发明还提供了一种基于相关人群声纹库的声纹识别装置，包括：

30、采集模块，用于从采集的普通人声纹数据中确认与目标人员预设指标相同的声纹数据并建立相关人员声纹库；

31、对比模块，用于根据目标人员语音样本库、检材语音、相关人员声纹库和声纹识别背景模型进行声纹对比确定类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数；

32、计算模块，用于根据类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数计算似然率；

33、识别模块，用于基于似然率确定是否存在与检材语音为同一人的声纹。

34、第三方面，本发明还提供了一种基于相关人群声纹库的声纹识别设备，包括存储器和处理器，其中，

35、存储器，用于存储程序；

36、处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的基于相关人群声纹库的声纹识别方法中的步骤。

37、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实现方式中的基于相关人群声纹库的声纹识别方法中的步骤。

38、采用上述实施例的有益效果是：本发明涉及一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法、装置及设备，该方法包括：从采集的普通人声纹数据中确认与目标人员预设指标相同的声纹数据并建立相关人员声纹库；根据目标人员语音样本库、检材语音、相关人员声纹库和声纹识别背景模型进行声纹对比确定类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数；根据类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数计算似然率；基于似然率确定是否存在与检材语音为同一人的声纹。本发明先通过与目标人员预设指标相同的声纹数据建立相关人员声纹库，再通过相关人员声纹库、检材语音、目标人员语音样本库输入至声纹识别背景模型进行了多方面的对比得到类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数，然后通过类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数计算似然率以确定是否存在与检材语音为同一人的声纹，从多个维度对声纹分析得到最终的声纹识别结果，从而提高了声纹识别的准确性。

技术特征：

1.一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，所述根据目标人员语音样本库、检材语音、所述相关人员声纹库和声纹识别背景模型进行声纹对比确定类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数，包括：

3.根据权利要求2所述的基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，所述将所述相关人员声纹库与所述检材语音输入所述声纹识别背景模型进行对比得到类间测试分布曲线，包括：

4.根据权利要求3所述的基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，所述将目标人员语音样本库两两输入所述声纹识别背景模型进行对比得到类内测试分布曲线，包括：

5.根据权利要求4所述的基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，所述根据所述类间测试分布曲线、所述类内测试分布曲线和所述声纹对比平均分数计算似然率，包括：

6.根据权利要求1所述的基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，所述从采集的普通人声纹数据中确认与目标人员预设指标相同的声纹数据并建立相关人员声纹库，包括：

7.根据权利要求6所述的基于相关人群声纹库的声纹识别方法，其特征在于，所述对目标人员进行声纹采集并确定能够标识目标人员身份的预设指标，包括：

8.一种基于相关人群声纹库的声纹识别装置，其特征在于，包括：

9.一种基于相关人群声纹库的声纹识别设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述权利要求1至7中任一项所述基于相关人群声纹库的声纹识别方法中的步骤。

技术总结本发明涉及一种基于相关人群声纹库的声纹识别方法、装置及设备，该方法包括：从采集的普通人声纹数据中确认与目标人员预设指标相同的声纹数据并建立相关人员声纹库；根据目标人员语音样本库、检材语音、相关人员声纹库和声纹识别背景模型进行声纹对比确定类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数；根据类间测试分布曲线、类内测试分布曲线和声纹对比平均分数计算似然率；基于似然率确定是否存在与检材语音为同一人的声纹。本发明将与目标人员预设指标相同的声纹数据建立的相关人员声纹库、检材语音、目标人员语音样本库进行了多方面对比，然后计算对比结果的似然率以确定与检材语音为同一人的声纹，从而提高了声纹识别的准确性。技术研发人员：周靖轩,付宇,张华军,王征华,邓小涛受保护的技术使用者：武汉大晟极科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/17