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[发明专利]一种基于差分隐私的联邦声纹识别方法-CN202010920024.4有效
发明人：廖清;王阳谦;刘洋;蒋琳;王轩 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于差分隐私的联邦声纹识别方法，包括一：在服务端进行通用背景模型UBM预训练得到初始通用背景模型UBM；二：客户端接收预训练后的初始通用背景模型UBM，利用本地的私有语音数据进行初始通用背景模型UBM的学习；三：客户端学习得到的统计量进行差分隐私保护；四：服务端聚合多个客户端上传的差分隐私保护后的统计量，更新初始通用背景模型UBM；五：客户端接收更新后通用背景模型UBM，借助本地私有语音数据调整得到该客户端用户的高斯混合模型GMM，利用更新后通用背景模型UBM和该用户的高斯混合模型GMM判别待验证语音是否为该客户端用户所产生。
一种基于隐私联邦声纹识别方法

[发明专利]一种说话人识别方法-CN201410334124.3有效
发明人：周若华;许云飞;颜永红;杨琳 -专利权人：中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司
申请日： 2014-07-14 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种说话人识别方法，该方法首先生成说话人识别模型，把背景语音和目标说话人语音作为训练数据，训练出第一高斯混合‑通用背景模型，总变化空间，第二高斯混合‑通用背景模型，局部线性鉴别分析模型；利用第一高斯混合‑通用背景模型，总变化空间，第二高斯混合‑通用背景模型计算出待识别语音的总变化因子和总变化因子的后验概率，输入局部线性鉴别分析模型进行转换，得到维数更低的矢量，输入后端识别器输出识别结果。
一种说话识别方法

[发明专利]一种目标检测模型的建模方法和装置-CN201810492944.3有效
发明人：刘博 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种目标检测模型的建模方法和装置，其中方法包括：根据多个包含目标的通用图片样本进行深度学习模型训练，得到用于进行目标检测的基础检测模型，所述多个通用图片样本包括不同的背景信息；使用包含目标的多个背景图片样本，继续对所述基础检测模型进行迭代训练，得到目标检测模型，所述多个背景图片样本的背景信息是预定检测场景。
一种目标检测模型建模方法装置

[发明专利]基于模糊支持向量机的可靠性检测的情感说话人识别方法-CN201110121720.X有效
发明人：杨莹春;陈力;吴朝晖 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-05-12 - 公布日： 2011-09-28 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于模糊支持向量机的可靠性检测的情感说话人识别方法，通过提取语音分量特征，并将其与UBM模型中对应的权重结合形成通用背景模型分量特征;将得到的通用背景模型分量特征作为模糊隶属度，建立通用背景模型分量下的模糊支持向量机模型;利用模糊支持向量机模型进行可靠性检测从而得到可靠特征;对可靠特征进行计算并识别说话者，提高了说话人识别系统的鲁棒性，改善系统识别说话人的性能。
基于模糊支持向量可靠性检测情感说话识别方法

[发明专利]说话人识别系统及其方法-CN200910170552.6无效
发明人：刘昆;吴伟国 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-09-10 - 公布日： 2011-04-20 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：根据本发明的说话人识别系统包括：特征提取单元，配置为提取说话人的语音数据的特征矢量；背景模型生成单元，配置为对背景说话人的语音数据的特征矢量进行内部聚类并根据内部聚类的结果生成针对一般说话人的通用背景模型；注册说话人模型生成单元，配置为利用每一个注册说话人的语音数据的特征矢量对通用背景模型自适应，生成每一个注册说话人的注册说话人模型；度量值计算单元，配置为计算测试说话人的特征矢量在背景模型生成单元生成的通用背景模型和注册说话人模型生成单元生成的每一个注册说话人的注册说话人模型上的度量值
说话识别系统及其方法

[发明专利]语音模型训练方法、说话人识别方法、装置、设备及介质-CN201810549432.6在审
发明人：涂宏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音模型训练方法、说话人识别方法、装置、设备及介质。语音模型训练方法包括：基于预先准备的训练语音数据进行通用背景模型训练，获取通用背景模型；基于所述通用背景模型对目标说话人语音数据进行自适应处理，获取相对应的目标声纹特征模型；基于所述目标声纹特征模型，获取所述目标说话人语音数据的目标声纹特征向量；将所述目标声纹特征向量输入到深度神经网络中进行训练，获取目标说话人语音识别模型。采用该语音模型训练方法获取的目标说话人语音识别模型进行说话人识别能够得到精确的识别结果。
声纹特征语音模型通用背景模型说话人识别语音识别语音数据向量自适应处理获取目标神经网络训练语音

[发明专利]基于模型顺序自适应技术的说话人确认系统创建方法-CN201310139096.5有效
发明人：王军;王东;邬晓钧;郑方 -专利权人：清华大学
申请日： 2013-04-19 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型顺序自适应技术的说话人确认系统创建方法，包括步骤：依次录入第1至n个说话人的语音，其中，j依次取1到n执行如下步骤：录入第j个说话人的语音时，创建第j个说话人的通用背景模型、弱说话人模型，且对已建立的各个说话人的弱说话人模型进行更新。当第n个说话人的语音录入完毕后，第n个说话人的通用背景模型，及第1个至第n个说话人的弱说话人模型分别最后更新得到的说话人模型构成说话人确认系统。本发明基于初始通用背景模型，利用依次录入的n个说话人语音中包含的信道信息和说话人充分统计信息，顺序自适应出相应说话人的通用背景模型和说话人模型，从而创建出用于说话人身份确认的说话人确认系统。
基于模型顺序自适应技术说话确认系统创建方法

[发明专利]声纹模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质-CN201710811983.0有效
发明人：王健宗;郭卉;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本发明公开一种声纹模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质。该声学模型训练方法包括：采用至少两个业务场景下的训练语音数据进行通用背景模型训练，获取通用背景模型；采用所述通用背景模型对域内语音数据和域外语音数据分别进行特征提取，获取相应的域内声纹特征和域外声纹特征；基于所述域外声纹特征进行概率线性判别分析模型训练，获取域外概率线性判别分析模型；基于所述域内声纹特征对所述域外概率线性判别分析模型进行自适应训练，获取目标概率线性判别分析模型。该声纹模型训练方法克服了某些业务场景无法获得单人多通语音数据的问题，并保证目标概率线性判别分析模型的识别效果。
线性判别分析声纹特征通用背景模型声纹模型语音数据概率业务场景语音识别自适应训练获取目标模型训练目标概率声学模型特征提取训练语音多通保证

[发明专利]一种建立语音情感识别模型的方法及语音情感识别方法-CN201911355782.X在审
发明人：王磊 -专利权人：浙江百应科技有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种建立语音情感识别模型的方法，所述方法包括：使用opensmile提取出1584维的情感声学特征；利用情感声学特征作为自然情绪状态的语音训练生成一个UBM通用背景模型；针对每一类自然情绪状态，在UBM通用背景模型的基础上生成每一类自然情绪状态对应的GMM模型；将生成的每一类自然情绪状态对应的GMM模型作为语音情感识别模型。
一种建立语音情感识别模型方法

[发明专利]自动分割头发的方法及其系统-CN201010296746.3有效
发明人：王丹;曾炜;山世光;张洪明;陈熙霖 -专利权人：中国科学院计算技术研究所;日电（中国）有限公司
申请日： 2010-09-29 - 公布日： 2012-05-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及自动分割头发的方法及系统，方法包括：步骤1，对训练集和待分割的图像进行人脸检测，提取人脸部分的扩展图像；步骤2，对于训练集中的图像，根据标记的头发像素点建立通用头发特征统计模型，依据姿态进行分类，计算各类的位置先验模型；步骤3，对待分割的图像进行划分，确定待分割的图像所属的姿态类别，依据通用头发特征统计模型和所属姿态类别的位置先验模型选择头发种子和背景种子；步骤4，对头发种子建立头发特征统计模型，对背景种子建立背景特征统计模型；步骤5，根据待分割图像的头发特征统计模型和背景特征统计模型，及所属姿态类别的位置先验模型对待分割的图像进行头发分割。
自动分割头发方法及其系统

[发明专利]指数模型的自适应-CN200510082351.2无效
发明人： A·阿塞罗;C·I·切尔巴 -专利权人：微软公司
申请日： 2005-06-21 - 公布日： 2006-01-25 - 主分类号： G06F17/21 文献下载
摘要：提供了一种用于自适应指数概率模型的方法和装置。在第一阶段，通过基于一背景数据集为概率模型确定一组模型参数来从背景数据构建通用背景模型。该背景模型参数然后用于为尤其对感兴趣的自适应数据集自适应的概率模型的参数定义一先验模型。该自适应数据集一般在大小上比背景数据集要小得多。然后基于该自适应数据集和先验模型为已自适应的概率模型确定第二组模型参数。
指数模型自适应

[发明专利]一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法-CN201810572178.1有效
发明人：王志锋;王静;左明章;叶俊民;闵秋莎;田元;夏丹;姚璜;罗恒;陈迪 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2018-06-06 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明属于音频信号处理领域，公开了一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法及系统，对大量的原始语音信号进行信号预处理，得到信号中包含的电网频率ENF成分；提取ENF信号的相位谱波动特征，相位谱和频率谱拟合参数特征，进行ENF通用背景模型训练；对已知ENF‑UBM进行自适应，得到原始信号的ENF模型；经过评分系统的处理，量化模型匹配度为分数标量；在监督学习条件下，绘制出ROC曲线，找到EER；根据EER的值计算正反例的分界值本发明建立了原始语音信号ENF的通用背景模型，经过自适应过滤掉了大量与篡改特性无关的特征，并且其中的自适应部分还可目标数据库自行调整，具有较好的鲁棒性。
一种基于 enf 通用背景模型数字音频篡改检测方法

[发明专利]一种基于张量子空间分析的说话人识别方法及其装置-CN201210212597.7有效
发明人：刘加;何亮;孙贻滋 -专利权人：北京华信恒达软件技术有限公司
申请日： 2012-06-21 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： G10L15/28 文献下载
摘要：该方法包括：通过语音数据，训练通用背景高斯混合模型和通用投影矩阵。随后，利用训练好的通用模型和目标说话人的语音建立说话人模型。最后，计算目标说话人模型和测试语音的低维嵌入矩阵的相关系数，并依此作为说话人识别的依据。该装置包括：语音预处理模块、特征提取模块、训练通用背景高斯混合模型模块、自适应模块、训练通用投影矩阵模块、计算低维嵌入模块、计算相关系数模块、分数判决模块和存储模块。本发明能够明显降低说话人建模时的运算量，并且具有模型自由度低、鲁棒性强等特点，适用于语音长度有限情况下的文本无关说话人识别。
一种基于量子空间分析说话识别方法及其装置

[发明专利]由计算机实施的语音命令验证方法及电子装置-CN202010161382.1在审
发明人：伊夫林柯尼亚瓦堤;沙席拉吉索马拉金 -专利权人：美律电子（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G10L17/12 文献下载
摘要：该方法包括：获得声音讯号流；计算声音讯号流的讯号噪声比(SNR)值；将声音讯号流转换成梅尔频率倒频谱系数(MFCC)流；根据梅尔频率倒频谱系数流及根据由高斯混合模型‑通用背景模型(GMM‑UBM)产生的多个样本流中的一者计算与梅尔频率倒频谱系数流对应的动态时间扭曲(DTW)距离；根据梅尔频率倒频谱系数流及样本流计算与梅尔频率倒频谱系数流对应的对数似然比(LLR)值作为高斯混合模型‑通用背景模型得分；根据高斯混合模型‑通用背景模型得分、动态时间扭曲距离及讯号噪声比值判断声音讯号流是否通过语音命令验证
计算机实施语音命令验证方法电子装置

[发明专利]短时特定音频检测模型生成与检测方法-CN201510236568.8有效
发明人：云晓春;颜永红;袁庆升;黄宇飞;任彦;周若华;黄文廷;邹学强;包秀国 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院声学研究所
申请日： 2015-05-11 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种短时特定音频检测模型生成方法，包括：对训练语音数据进行特征提取；其中，所述训练语音数据包括非特定音频数据与特定音频数据；用训练语音数据的特征，进行通用背景模型的训练；由训练语音数据中某一类特定音频数据的特征，根据通用背景模型中自适应地得到该类特定音频数据的模型；重复这一操作，直至得到训练语音数据中所有类特定音频数据的模型。本发明还提供了一种短时特定音频检测方法，该方法通过模型打分进行特定音频的检测。这种方法不仅可以很好地解决特定音频模型训练数据不充足的问题，还可以一定程度的对输入数据的背景噪声进行抑制。
特定音频检测模型生成方法

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