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vpr算法

发布时间: 2024-08-29 08:25:20

A. 声纹识别的分类

声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR),也称为说话人识别(Speaker Recognition),有两类,即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的,是“多选一”问题;而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的,是“一对一判别”问题。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术,如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而银行交易时则需要确认技术。不管是辨认还是确认,都需要先对说话人的声纹进行建模,这就是所谓的“训练”或“学习”过程。 在对说话的人辨认方面,根据待识别的说话人是否在注册的说话人集合内,说话人辨认可以分为开集(open-set)辨认和闭集(close-set)辨认。前者假定待识别说话人可以在集合外,而后者假定待识别说话人在集合内。显然,开集辨认需要有一个对集外说话人的“拒识问题”,而且闭集辨认的结果要好于开集辨认结果。本质上讲,说话人确认和开集说话人辨认都需要用到拒识技术,为了达到很好的拒识效果,通常需要训练一个假冒者模型或背景模型,以便拒识时有可资比较的对象,阈值容易选定。而建立背景模型的好坏直接影响到拒识甚至声纹识别的性能。一个好的背景模型,往往需要通过预先采集好的若干说话人的数据,通过某种算法去建立。
如果技术达到一定的水平,可以把文本相关识别并入文本无关识别,把闭集辨认并入开集辨认,从而提供更为方便的使用方法。

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