[发明专利]基于语音信号的跨模态生物特征识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910981216.3 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110738985A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 潘成华 | 申请（专利权）人： | 江苏网进科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L17/02;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 32342 苏州佳博知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 唐毅 |
| 地址： | 215300 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种语音信号的跨模态生物特征识别方法，其步骤：S1:获取包括待识别语音信号、多人的多模态生物特征信息；S2：针对每一种单一模态利用神经网络模型提取特征，获取声纹特征及对应的其它模态生物特征的固定维度的向量；S3：确认多模态生物特征的声纹特征向量与其它维度的特征向量是否来自同一个人，针对获得的多个并联而成的向量对以及相应的0或1标签，并进行监督分类训练，选择损失函数评估最优的模型和参数，输出0或1确认识别结果。通过输入为语音信号，系统凭借输入的语音信号在若干个候选人的其他模态的生物特征信号中，识别出该语音信号发音人的其他模态的生物特征信息。 | ||
| 搜索关键词： | 语音信号 模态 向量 多模态生物特征 声纹特征 维度 神经网络模型 生物特征识别 生物特征信号 生物特征信息 监督分类 生物特征 损失函数 特征向量 提取特征 并联 发音 标签 输出 评估 | ||
【主权项】：
1.一种语音信号的跨模态生物特征识别方法，其特征在于，其步骤：/nS1:获取包括待识别语音信号、多人的多模态生物特征信息；/nS2：针对每一种单一模态利用神经网络模型提取特征，获取声纹特征及对应的其它模态生物特征的固定维度的向量；/nS3：确认多模态生物特征的声纹特征向量与其它维度的特征向量是否来自同一个人，步骤2中提取的声纹特征向量和其它模态生物特征向量并联成一个向量对；若声纹特征和其它维度的特征来自于同一个人，则该向量对的输出人为标签为1，若来自不同的两个人，则标签为0；/nS4：针对获得的多个并联而成的向量对以及相应的0或1标签，并进行监督分类训练，选择损失函数评估最优的模型和参数，输出0或1确认识别结果。/n
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