基于i-vector的说话人识别

资 源 简 介

基于i-vector的说话人识别

详 情 说 明

i-vector在说话人识别中的应用

说话人识别（Speaker Recognition）是一种利用语音信号中的生物特征来鉴别说话人身份的技术。i-vector（Identity Vector）是一种广泛应用于说话人识别的特征提取方法，它能够将语音信号中的说话人特征压缩为一个低维向量，便于后续的比对或分类。

技术实现思路

语音信号处理 首先需要对输入的语音信号进行预处理，包括分帧、加窗、去噪等操作。随后提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）等基本声学特征，这些特征能够有效反映说话人的声道特性。

i-vector提取 基于高斯混合模型-通用背景模型（GMM-UBM）或深度神经网络（DNN）生成统计量（如Baum-Welch统计量），再通过因子分析将高维的说话人特征映射为低维的i-vector。i-vector通常包含说话人身份信息，同时减少了语音内容、信道等因素的影响。

说话人比对或分类 通过计算i-vector之间的余弦相似度或采用概率线性判别分析（PLDA）进行比对和分类。系统可以设定阈值来判断语音是否来自目标说话人。

用户界面设计 为提升易用性，系统可配备以下界面功能： 语音录入：允许用户录制或上传音频文件。 结果展示：以可视化方式（如相似度分数、置信度）返回识别结果。 注册与管理：支持用户注册语音模板，并管理已存储的说话人模型。

扩展应用 i-vector技术不仅适用于说话人识别，还可用于语音情感分析、语音欺骗检测等任务。结合深度学习方法（如x-vector），可以进一步提升识别性能。