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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种声纹匹配方法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：CN119763585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510266563.3，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种声纹匹配方法是由宫汶政;刘安琪;裴阳木子;曹艺婷;郑梦旭;宋丞烨;杨国涛;高博设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种声纹匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种声纹匹配方法，涉及声纹识别技术领域，解决了难以在具有噪声的环境条件下构建声纹降噪模型对收集到的声纹进行降噪处理，也难以综合时域和频域特征构建声纹特征融合模型库，与待验证声纹进行匹配的技术问题，包括以下步骤：构建声纹降噪模型，对采集到的声纹样本进行预处理操作；提取短时能量、短时平均幅度和短时过零率构建融合时域特征值，提取能量均值、方差和比例值进行融合加权操作得到融合频域特征值；将得到的融合时域特征值和融合频域特征值输入至模型中，形成声纹特征融合模型库；计算待验证声纹特征向量与声纹特征融合模型库中各个注册声纹特征向量之间的相似度。

本发明授权一种声纹匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种声纹匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过音频采集设备采集待匹配的声纹样本，包括注册声纹样本和待验证声纹样本，对收集到的原始带噪声纹样本进行预处理和标注，构建生成器和判别器后，将原始带噪声纹样本和对应的生成声纹样本组成训练数据对，构建声纹降噪模型，对采集到的声纹样本进行预处理操作； S2：对预处理后的声纹样本提取短时能量、短时平均幅度和短时过零率，构建权重向量与时域特征进行融合得到融合时域特征值，提取频域特征，将能量均值、方差和比例值进行融合加权操作得到融合频域特征值； S3：将得到的融合时域特征值和融合频域特征值输入至循环神经网络模型中，形成声纹特征融合模型库； S4：计算待验证声纹特征向量与声纹特征融合模型库中各个注册声纹特征向量之间的相似度，判断相似度是否小于预设相似度阈值； 所述声纹降噪模型，包括以下步骤： 收集不同用户在不同噪声环境下的声纹样本，对声纹数据预处理操作，包括采样率转换、静音去除和预加重，将其转换为适合模型输入的形式，对采集到的原始带噪声纹数据进行标注，标注出其包含的噪声类型、噪声水平、说话内容和用户身份，对于生成器生成的声纹，标注出其来源和对应原始带噪声纹标识； 在生成器和判别器中设计共享的输入层，对输入声纹进行相同的预处理操作，包括傅里叶变换和梅尔频率倒谱系数提取，将声纹信号转换为统一的特征表示后，将带噪的声纹信号提取的特征作为输入构建生成器，判别器采用双输入结构，一个输入为原始带噪声纹的特征表示，另一个输入为生成声纹的特征表示，并在判别器内部设置对比模块，用于将原始带噪声纹特征和生成声纹特征进行对比分析； 将原始带噪声纹样本和对应的生成声纹样本组成训练数据对，同时，输入至判别器中，使用训练集对模型进行训练，通过多次迭代更新模型的参数，使模型学习从带噪声纹到干净声纹的映射关系，计算原始声纹信号与降噪后声纹信号之间的均方根误差； 所述步骤S3，包括以下步骤： 收集用户的声纹样本数据，对每个样本进行标注，标注内容包括用户姓名和说话内容，对收集到的样本数据输入降噪声纹模型进行降噪后进行分帧和窗函数处理，并将采样点数统一和幅度归一化，根据选定的融合时域特征值和融合频域特征值，对预处理后的数据进行特征提取，将提取出的融合时域特征值和融合频域特征值拼接成一个特征向量，创建一个用户表存储用户的相关信息，并创建一个声纹样本表存储样本的特征向量和对应的标注信息，通过外键与用户表关联，选择循环神经网络作为构建模型的框架，将标注好的数据划分为训练集的数据输入至循环神经网络模型中，对模型进行训练，模型对不同用户的声纹特征进行学习和识别，将训练好的模型对用于测试集部分的数据进行预测，得到不同用户的声纹特征预测结果，将所有用户的特征向量和对应的预测结果进行存储，形成声纹特征融合模型库； 所述提取频域特征，将能量均值、方差和比例值进行融合加权操作得到融合频域特征值，包括以下步骤： 对每一帧信号进行加窗处理后，进行快速傅里叶变换，计算出信号在不同频率上的幅度和相位信息，根据快速傅里叶变换的结果，通过对频谱的幅度谱求平方，再除以持续时间得到每帧信号的功率谱，根据设置的采样频率和信号长度确定频率分辨率，将频率分辨率与频率索引相乘得到对应的实际频率，以实际频率为横坐标，相应的功率谱图为纵坐标，绘制功率谱图，计算功率谱图中各个频率分量的能量均值和方差，并在功率谱中找到最大的功率谱值和最小的功率谱值，分别与均值相减得到对应的差值作除得到比例值，取绝对值； 将能量均值、方差和比例值进行融合加权操作得到融合频域特征值； 融合频域特征值计算公式： ； ； 其中，表示功率谱均值，表示频率分量的个数，表示第个频率分量的功率谱值，表示融合频域特征值，表示最大的功率谱值，表示最小的功率谱值，、和表示对应的权重系数。

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