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龙图腾网恭喜北京好车多多信息科技有限公司申请的专利一种基于声纹识别的智能核身方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119049501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411022325.X，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权一种基于声纹识别的智能核身方法及系统是由李克;张方涛;吴录岳设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹识别的智能核身方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声纹识别的智能核身方法及系统，涉及声纹识别技术领域，包括收集用户声音信号进行预处理，提取预处理后声音信号的声纹特征；将提取的声纹特征进行特征变换并生成声纹模板，重新收集用户声音信号进行核身验证；通过可视化界面实时展示用户核身结果，存储收集和分析过程中产生的声音数据。本发明通过收集用户声音信号进行预处理，提取预处理后声音信号的声纹特征，将提取的声纹特征进行特征变换并生成声纹模板，重新收集用户声音信号进行核身验证，极大地提高了声纹数据的质量和识别系统的鲁棒性，增强了系统的抗干扰能力和安全性，提高识别准确率的同时，也确保了数据的安全性和处理效率。

本发明授权一种基于声纹识别的智能核身方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹识别的智能核身方法，其特征在于：包括，收集用户声音信号进行预处理，提取预处理后声音信号的声纹特征；将提取的声纹特征进行特征变换并生成声纹模板，重新收集用户声音信号进行核身验证；通过可视化界面实时展示用户核身结果，存储收集和分析过程中产生的声音数据；所述收集用户声音信号进行预处理指使用麦克风收集用户的声音信号；使用降噪算法将声音信号进行滤除背景噪音；将声音信号的幅度归一化在[-1,1]范围之间；将归一化后的声音信号分为若干帧，每帧长度为25ms，帧移为10ms；所述提取预处理后声音信号的声纹特征指对每帧声音信号进行短时傅里叶变换STFT，得到频谱图；使用Mel滤波器将频谱图映射到Mel频率上，得到Mel频谱图；对Mel频谱图进行对数变换；将对数变换的Mel频谱图进行离散余弦变换DCT，得到MFCC特征；所述将提取的声纹特征进行特征变换并生成声纹模板指基于MFCC特征使用Gram-Schmidt正交化过程随机生成正交矩阵，定义正交矩阵的大小为d×d；对MFCC特征与正交矩阵相乘进行随机投影变化，得到高维特征；使用稀疏编码算法对高维特征进行稀疏编码，得到稀疏编码特征向量构建稀疏编码特征矩阵Z；从稀疏编码特征矩阵Z中随机抽取样本作为训练集；从训练集中随机选取K个样本作为初始的码书向量，公式为： 其中C0为初始码书，为第K个码书向量；为每个码书向量分配距离最小的稀疏编码特征向量，公式为： 其中为在第t次迭代中分配给第K个码书向量的稀疏编码特征向量集合，为第t次迭代中的第j个码书向量，为稀疏编码特征向量与第K个码书向量之间的欧氏距离，为在第t次迭代中，稀疏编码特征向量与码书向量之间的最小距离，z为稀疏编码特征向量；基于每个码书向量，使用分配稀疏编码特征向量集中所有稀疏编码特征向量的算术均值更新每个码书向量，公式为： 其中为更新后的第K个码书向量；基于历史数据设定阈值，持续进行迭代操作，直至更新的码书向量值小于预定阈值，则停止迭代；基于码书向量数量K，生成相等数量的虚假点向量，公式为：PK＝μK+σK·∈K，其中PK为生成的虚假点向量，μK和σK分别为根据第K个码书向量计算得到的均值和标准差，∈K为从标准正态分布生成的随机数；将虚假点向量与码书向量混合，形成声纹模板C′，公式为： 其中C′为包含码书向量和虚假点向量的声纹模板，为更新后的码书向量；对声纹模板中码书向量，生成长度为L的二进制索引Ii；使用二进制的OR操作对声纹模板中码书向量的二进制索引进行聚合，生成全局密钥A，公式为： 其中N为声纹模板中码书向量的总数。

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