-LSTM的声纹识别方法.pdf

计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBN E-mail: ******@
Computer 识别、指纹识别等识别方法, 其对隐私的侵犯性更低
物识别技术具有防遗忘、防盗等特点, 并且在实际应 更容易使用户接受, 正受到越来越多的关注.
用过程中更加方便、可靠. 生物识别技术的相关研究 声纹识别是指根据说话人声音中独特的声学特征
早已进行, 但受限于软硬件技术并不发达, 生物识别技 自动辨别说话人身份的一种身份认证方法. 从应用场
术一直难以达到实际应用的标准. 但随着人工智能等 景分析可以将其分为, 说话人确认与说话人辨认两类,
计算机技术的高速发展, 生物识别技术取得了长足的 其中说话人确认是一对一的判断关系, 即判断某段语
进步, 并已广泛应用于金融、公共安全、军队国防等 音是否为指定人所发出; 而说话人辨认是一对多的选
① 基金项目: 国家自然科学基金(61973180)
Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61973180)
收稿时间: 2020-09-25; 修改时间: 2020-10-21; 采用时间: 2020-11-04; csa在线出版时间: 2021-06-01
Software Technique•Algorithm 软件技术•算法 215
万方数据计算机系统应用 -s- 2021 年 第 30 卷 第 6 期
择关系, 即判断某段语音是若干说话人中哪一个所发
1     深度神经网络
出的. 从技术角度考虑通常可以将其分为文本相关的 卷积神经网络
声纹识别方法与文本无关的声纹识别方法两类. 文本 卷积神经网络的概念起源于20世纪60年代, 首
相关的声纹识别方法在训练、注册与识别阶段均需根 次提出了感受野的概念, 学者对猫的视觉皮层细胞研
据指定的文本内容进