基于深度学习的声纹特征提取和识别技术研究 .pdf

基于深度学习的声纹特征提取和识别技术研

究

随着人工智能技术的不断发展，声纹识别技术也愈发成为了热门的研究方向。

作为新兴的生物特征识别技术，声纹识别技术因为具备高度准确性、高效性和易用

性等优势而备受欢迎。本文将介绍基于深度学习的声纹特征提取和识别技术，并概

述一些当前存在的挑战和发展趋势。

一、声纹技术原理

声纹识别技术是一种生物特征识别技术，其原理是通过分析讲话人的声音信号

所产生的语音波形和谐波等特征，从而对讲话人进行认证或识别。声纹识别技术相

较于传统的人脸识别和指纹识别技术而言，具备了更为稳定和准确的特征，可以应

用于智能语音助手、语音支付、电话银行验证、出入口门禁的开启等众多领域。

声纹识别技术主要由声纹特征提取和声纹特征匹配两个步骤组成。声纹特征提

取是将讲话人的语音信号转化为一组有意义的特征向量的过程。声纹特征匹配则是

比对两个或多个声纹特征向量的相似性以决定是否进行认证或识别的过程。

二、深度学习的声纹特征提取技术

传统的声纹识别技术主要依赖于GMM、SVM、HMM等机器学习算法（由

Gaussianmixturemodels、SupportVectorMachines和HiddenMarkovModels组成），

这些算法几乎是完全手工的。这些传统方法同时面临着特征不足、性能评价麻烦、

模型难以调整等问题。

在深度学习普及的背景下，声纹识别技术也走进了一个新时代。基于深度学习

的声纹特征提取技术，学习了声学特征，并通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）、倒

谱频率矩阵系数（LFCC）和梅尔频率二次差分系统（MFECC）等提取了发声人的

唯一保有声音，这是传统提取特征所缺失的。同时，通过使用具有鲁棒性的特征，

深度学习算法可以有效减少高噪声的声音带来的影响，因此在嘈杂的环境下也可以

取得不错的表现。

相较于传统的机器学习算法，深度学习算法执行的任务相比复杂而多变，也需

要更多的数据来提高性能，而且对硬件计算资源的要求更高。因此，深度学习的声

纹特征提取技术通常应用于高保真度声纹识别的技术之中，例如：使用掌纹声纹、

口语鉴定等领域。

三、声纹识别技术发展趋势和挑战

声纹识别技术在近年来取得了质的飞跃，并在语音识别、自然语言处理等大数

据技术支持下逐渐成为关键技术之一。在未来的发展中，声纹识别技术面临着一定

的挑战和发展趋势：

1.更加精准的声纹特征提取技术。因为传统的声纹特征提取技术无法捕捉到大

量的语音数据中的真实信息，而且在存在高噪声环境下易受到干扰；深度学习技术

可以大大提高声学特征的准确性。

2.更加智能化的声纹识别系统。展开更加智能的声纹识别系统，致力于使用更

高的语义理解和对话管理的自然交互，使得声纹识别技术更加顺畅。

3.隐私保护和安全性。在应用声纹识别技术的同时，要注意对用户隐私的保护，

同时保证系统的安全性，提高识别的安全性。

四、结论

声纹识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术，具备准确、高效、易用等优

势，深度学习技术通常应用于高保真度声纹识别的技术之中。未来，随着深度学习

技术的不断发展，声纹识别技术将逐渐成为更多领域必不可少的技术之一，这项技

术也将面临更多的挑战和机遇。