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摘要：本发明提供了一种联合声纹耳纹特征的轻量化身份识别方法。该方法包括获取已知注册人和待验证人的语音和耳道回声信号，提取并融合语音和耳道回声信号的13维梅尔频率倒谱系数MFCC，即获得声纹和耳纹融合特征：将融合特征输入轻量化身份识别模型，提取已知注册人和待验证人的128维嵌入特征；利用概率线性判别分析PLDA法计算两类人员的嵌入特征相似度；根据相似度大小判别待验证人是否为已知注册人。本发明中通过耳纹和声纹特征的融合，提升分类模型识别性能。本发明通过预训练过程获得轻量化身份识别模型，在降低等错误率EER的同时，大幅减小身份识别模型参数量。
主权项：1.一种联合声纹耳纹特征的轻量化身份识别方法，其特征在于，将待验证人的声纹和耳纹特征融合后，输入轻量化身份识别模型，判定待验证人是否为已注册人，具体包括以下步骤：步骤1：获取已知注册人的语音和耳道回声信号；步骤2：分别提取所述已知注册人语音和耳道回声信号的13维梅尔频率倒谱系数Mel-FrequencyCepstralCoefficients，MFCC，并将两者的梅尔倒谱特征系数进行融合，即获得已知注册人声纹和耳纹融合特征；步骤3：将所述步骤2获得的融合特征输入轻量化身份识别模型，输出128维嵌入特征向量；步骤4：获取待验证人的语音和耳道回声信号；步骤5：分别提取所述待验证人语音和耳道回声信号的13维梅尔频率倒谱系数，并将两者的梅尔倒谱特征系数进行融合，即获得待验证人声纹和耳纹融合特征；步骤6：将所述步骤5获得的声纹和耳纹融合特征输入轻量化身份识别模型，输出128维嵌入特征向量；步骤7：将所述步骤3和步骤6分别输出的128维嵌入特征向量，进行相似度比较，相似度大于阈值的，判定待验证人即为已知注册人，否则判定待验证人不是已知注册人；所述轻量化身份识别模型用于逐层提取所述声纹和耳纹融合特征的高层抽象特征，获取信号帧级别的表示特征；所述轻量化身份识别模型包括多层神经网络和全连接结构，其中每层神经网络依次包括多个全连接层、激活函数、叠加层，全连接结构依次包括全连接层、激活函数、统计池化层、全连接输出层。
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百度查询： 河海大学 一种联合声纹耳纹特征的轻量化身份识别方法
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