一种基于二次建模的说话人识别方法

摘要

本发明提出一种基于二次建模的说话人识别方法，属于声纹识别、模式识别与机器学习领域。该方法在模型训练阶段，获取待识别说话人的训练语音数据并预处理；根据训练语音数据训练得到第一个DNN模型；利用第一个DNN模型，对训练语音数据进行识别，提取易混语音数据；根据易混语音数据训练得到第二个DNN模型；在说话人识别阶段，获取待识别语音数据并预处理；利用第一个DNN模型对待识别语音数据进行识别，若识别概率大于设定阈值，则得到说话人识别结果；否则通过第二个DNN模型对待识别语音数据进行第二次识别，得到说话人识别结果。本发明通过建立两个DNN模型，同时考虑说话人宏观特征和微观特征，有效提高说话人识别的准确率。