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龍圖騰網(wǎng)獲悉廈門快商通科技股份有限公司申請的專利基于脈沖序列增強語音的聲紋識別方法、裝置以及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114842853B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210320699.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L17/02；該發(fā)明授權(quán)基于脈沖序列增強語音的聲紋識別方法、裝置以及設(shè)備是由張廣學(xué);肖龍源;李稀敏;葉志堅設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于脈沖序列增強語音的聲紋識別方法、裝置以及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于脈沖序列增強語音的聲紋識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其包括：對獲取的原始語音數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后，計算所述原始語音數(shù)據(jù)的平均能量，根據(jù)所述平均能量計算多脈沖序列；基于所述多脈沖序列對所述原始語音數(shù)據(jù)進行語音增強，得到第一語音；對所述第一語音進行特征提取后輸入預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到聲紋識別模型；將待識別語音進行增強后的語音作為第二語音，提取所述第二語音的特征參數(shù)，將所述特征參數(shù)通過所述聲紋識別模型進行識別后輸出對應(yīng)的聲紋特征。能夠提高聲紋識別的準確性以及聲紋模型的泛化性。

本發(fā)明授權(quán)基于脈沖序列增強語音的聲紋識別方法、裝置以及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于脈沖序列增強語音的聲紋識別方法，其特征在于，所述方法包括： 對獲取的原始語音數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后，計算所述原始語音數(shù)據(jù)的平均能量，根據(jù)所述平均能量計算多脈沖序列；包括：提取所述原始語音數(shù)據(jù)中的有效片段的語音作為有效語音，計算所述有效語音的平均能量；其中，利用webrtc獲取原始語音數(shù)據(jù)的有效片段的語音； 進一步的，所述計算所述有效語音的平均能量，包括： 根據(jù)計算所述有效語音的有效語音長度的加權(quán)平均和，得到所述平均能量，其中，n為有效語音長度，xm為語音m點的語音數(shù)據(jù)，wn-m為該點語音數(shù)據(jù)對應(yīng)的窗函數(shù)值，m表示語音m點；其中，根據(jù)得到的平均能量計算有效語音的多脈沖序列，從而確定添加的每條脈沖的能量大小，以對有效語音進行脈沖序列語音增強，而對非有效語音則不進行增強； 基于所述多脈沖序列對所述原始語音數(shù)據(jù)進行語音增強，得到第一語音； 進一步的，所述對所述原始語音數(shù)據(jù)進行語音增強，包括： 根據(jù)yn＝xn+vn對所述原始語音數(shù)據(jù)進行多脈沖序列的語音增強，其中，xn代表原始語音，vn代表多脈沖序列； 對所述第一語音進行特征提取后輸入預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，得到聲紋識別模型； 將待識別語音進行增強后的語音作為第二語音，提取所述第二語音的特征參數(shù)，將所述特征參數(shù)通過所述聲紋識別模型進行識別后輸出對應(yīng)的聲紋特征。

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