[发明专利]一种训练声纹识别模型的方法及系统有效
| 申请号： | 201710648032.6 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN107610709B | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 马啸空;李超;蒋兵 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/18;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种训练声纹识别模型的方法及系统，所述方法包括，利用第一训练数据训练深度神经网络，生成第一声纹识别模型；利用第二训练数据对所述第一声纹识别模型进行迁移学习，生成第二声纹识别模型；所述第二声纹识别模型用于进行声纹注册或认证。能够避免现有技术中为了开发一个特征场景的声纹认证算法和产品，端到端的声纹认证算法往往需要录制大量的数据，才能保证算法的性能，而这需要花费大量的时间成本和经济成本的问题。可以充分利用全量训练数据，通过迁移学习，提高了针对特定数据的声纹识别和认证的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 声纹 识别 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种训练声纹模型的方法，其特征在于，包括：利用第一训练数据训练深度神经网络，生成第一声纹识别模型；利用第二训练数据对所述第一声纹识别模型进行迁移学习，生成第二声纹识别模型；所述第二声纹识别模型用于进行声纹注册或认证。
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