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申请/专利权人：广州航海学院;朝阳聚声泰(信丰)科技有限公司;南昌航空大学
摘要：本发明涉及语音处理技术领域和图像超分辨率技术领域，具体涉及一种基于纹理和通道特征增强的上下文掩蔽感知的说话人验证方法，涉及说话人验证领域、图像超分辨率分析领域和计算机视觉领域，包括将含有说话人语音的音频信号输入至采集边缘特征的卷积块得到带有加强的边缘特征的说话人信息；将加强边缘特征的说话人信息输入至带残差的二维卷积块得到具有高分辨率时频特征的说话人信息；将含有高分辨率时频特征的说话人信息输入至全局响应归一化层得到通道特征加强的说话人信息；将通道特征加强的说话人信息输入至CAM++骨干网络得到完整的说话人向量；将完整的说话人向量输入至线性分类层然后用余弦相似性分析即可得到说话人分类结果。
主权项：1.一种基于纹理和通道特征增强的说话人验证方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一：获取若干说话人的音频和对应说话人的身份数据，数据在不同的场景中录制或下载获取；步骤二：对步骤一中获取的原始数据进行处理预处理；将所有音频分别处理成等长的数据，然后使用FBank进行说话人特征采集，最后将所有的说话人的身份使用阿拉伯数字标记好，所有音频作为训练集；步骤三：基于CAM++网络结构，在已有的SOTA模型的前端二维卷积块的头部插入边缘特征采集块ECB，构建为纹理特征采集模块，获取纹理特征加强的说话人特征；步骤四：将步骤三得到的说话人特征输入至残差二维卷积块中得到高分辨率的说话人时频特征；步骤五：将步骤四得到的高分辨率的说话人时频特征输入至全局响应归一化层得到通道特征加强的说话人特征；步骤六：将步骤五得到的通道特征加强的特征在通道和频率维度展平后输入至CAM++骨干网络得到完整的说话人特征；步骤七：将完整的说话人特征输入至线性分类层然后用余弦相似性分析即可得到说话人分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州航海学院 朝阳聚声泰(信丰)科技有限公司 南昌航空大学 一种基于纹理和通道特征增强的说话人验证方法
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