说话人识别

资 源 简 介

说话人识别

详 情 说 明

说话人识别是一种通过分析语音信号来识别或验证说话人身份的技术，属于生物特征识别的重要分支。这项技术主要依靠每个人的声音特征具有独特性和相对稳定性这一特点来实现身份鉴别。

从技术实现上，说话人识别可以分为两大类：文本相关和文本无关。文本相关方法要求用户说出特定的短语或句子，而文本无关方法则不对说话内容做限制，灵活性更高。

现代说话人识别系统通常包含以下几个核心处理环节：首先进行语音信号预处理，包括降噪和端点检测；然后提取能够表征说话人身份的特征参数，如MFCC、LPCC等；最后通过模式匹配或机器学习模型进行识别决策。

这项技术在多个领域都有重要应用价值，如电话银行的身份验证、智能家居的个性化服务、司法取证等。随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的说话人识别系统取得了显著的性能提升。