一种声纹模型训练的方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201811302005.4
IPC分类号：G10L17/04;G10L17/20
申请日期：
2018-11-02
申请人：
科大讯飞股份有限公司

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著录项信息

专利名称	一种声纹模型训练的方法和系统
申请号	CN201811302005.4	申请日期	2018-11-02
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-02-22	公开/公告号	CN109378003A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L17/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G10 乐器；声学 G10L 语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码〔4〕 G10L17/00 讲话者辨认或验证〔7〕 G10L17/02 预处理操作，例如：片断选择；模式表示或模拟，例如基于线性判别式分析(LDA)或主要部件；特征选择或提取〔2013.01〕 G10L17/04 训练，登记或模型的建立〔2013.01〕	IPC分类号	G;1;0;L;1;7;/;0;4;;;G;1;0;L;1;7;/;2;0查看分类表>
申请人	科大讯飞股份有限公司	申请人地址	安徽省合肥市高新开发区望江西路666号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	科大讯飞股份有限公司	当前权利人	科大讯飞股份有限公司
发明人	方昕;刘俊华;魏思
代理机构	北京润泽恒知识产权代理有限公司	代理人	莎日娜

摘要

本发明实施例提供了一种声纹模型训练方法和系统，该方法包括：选取多个用户标识下的语音作为训练语音；根据训练语音确定初始声纹模型；利用初始声纹模型对每个用户标识下的训练语音进行聚类，得到排序后的训练语音；将排序后每个用户标识下的训练语音划分成第一子集、第二子集和第三子集；将所有用户标识下的第一子集合并为第一训练子集，第二子集合并为第二训练子集，以及第三子集合并为第三训练子集；按照从易到难的学习顺序依次对第一训练子集、第二训练子集和第三训练子集进行学习，得到最终的声纹模型。本发明实施例有效提高了声纹模型的鲁棒性，使声纹系统的性能更加优越。

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